由于智能手机的迅速普及，社交网络的访问模式正转移到移动设备访问模式。另一方面，越来越多的应用正运行在Open-API的手机操作系统上。这一开放使得病毒及恶意软件可以利用人们的社交信息，更轻易地在移动设备上进行传播。而移动网络带宽、补丁下载服务器负载等一系列限制，对移动社交网络中的病毒免疫策略提出了新的挑战。本文所研究的问题是：如何在网络中选择一个规模较小且固定的节点集合，待当网络中的病毒感染率达到一定阈值后，对这个集合中的节点进行病毒先期免疫，并将其作为补丁种子节点向网络中以点对点的形式进行传播，使得在最短时间内能将补丁传给网络中所有节点，并同时降低网络的病毒感染率。本文首先简单介绍了社交网络的演变阶段、发展趋势、以及当前社交网络上的一系列安全问题。本文的主要工作是：提出了一个社交网络安全领域中的新问题，即在补丁数目固定的情况下，如何在社交网络中挑选同样数量的节点进行病毒免疫，并使其作为补丁种子节点向网络中以点对点的形式传播补丁，从而尽可能在短时间内将补丁传给网络中所有节点，并同时迅速降低网络的病毒感染率。针对该问题，本文分析了社交网路中病毒与补丁的传播方式与特点，依据实际情况设计建立了病毒及补丁的传播模型。同时，本文将所提出的问题转换成了组合优化问题，对具体的目标函数及限制条件进行了形式化定义。对于静态网络而言，利用快速最短路径算法对目标函数值进行计算，利用模拟退火算法对补丁种子节点的选择进行迭代优化，从而能够从社交网络中快速挑选出较优的补丁种子节点组合。而对于动态网络而言，本文根据节点和边的变化形式将网络的演变情况分成五种类型，并对每种情况进行了分析和算法设计，使之可以通过局部调整，达到更新目标函数值的目的，避免重复计算，提高算法效率。通过实验结果的比较，验证了我们所设计的免疫策略比起其他方法更为有效。在不同的实验条件下，病毒抑制效率高，补丁传播速度快。另一方面，实验结果还表明，对于补丁的传播方式而言，串行传播方式比并行方式更为有效。本文的创新点包括：（1）提出了一个社交网络安全领域中的新问题，即在补丁数目固定的情况下，如何挑选补丁种子节点，使得能在最短时间内将补丁传给网络中所有节点，并同时降低网络的病毒感染率；（2）建立了病毒及补丁的传播模型，提出了补丁的两种传播方式：并行传播和串行传播；（3）将提出的问题转换成了组合优化问题。同时，对于静态网络，设计了一个快速挑选补丁种子节点的启发式算法。对于动态网络，设计了通过局部调整更新目标函数值的算法；