IP网络作为当今现实生活中一种重要的通信网络,其存在着社团结构。当对其进行安全监管时,分析整个社团的网络行为比单独分析每个IP通信结点的网络行为更高效。同时,追踪IP网络中社团的变化情况有助于实现匿名网络发现和网络异常检测。本文以IP网络为研究对象,对发现和追踪网络社团的方法进行研究。本文的主要研究内容可以归纳为以下两点:(1)研究基于通联关系的社团发现方法。本文设计并实现了一种基于通联行为相似度的社团发现方法——CDSCB,该方法首先引入了通联行为相似度的概念,用于描述IP结点间的相似度,它以结点的通联行为为基础,能够有效表征结点间的相似度,并且计算简单。基于该相似度,该方法通过迭代的方式将网络中的所有结点加入与其相似度最高的社团中。实验结果表明,在公开数据集和真实IP网络数据集上,相较于其他四种经典的社团发现方法,能够得到更好的模块度,以及具有更高的NMI(标准化互信息)。(2)研究基于通联关系的社团追踪方法。本文对标签传播算法进行了扩展,利用标签和社团的对应关系以及连续两次社团发现结果的标签变化情况,设计并实现了一种基于标签传播的社团追踪方法——LPCT。实验结果表明,该方法能够较好地追踪IP网络中社团的变化情况,相较于其他两种社团追踪方法ALPA和CommTracker,该方法在社团追踪时能够获得更好的社团发现结果,并且在处理速度上比ALPA和CommTracker分别快2倍和3倍。最后,本文设计了相关实验对IP网络中的社团进行了追踪分析。实验结果表明,本文所提出的方法不仅能够有效发现与网络应用或网络服务有关的社团结构,而且能对单个或多个社团分别进行追踪,从而得到社团之间的演化关系,利用本方法得到的结果将有助于匿名网络发现和网络异常检测。