互联网作为一种典型的大规模复杂网络,近年来发展迅速,面对庞大且复杂的互联网,研究人员不能仅仅停留在单纯对技术细节的追求上,同时还要关注网络的宏观拓扑结构。只有对拓扑特征量及其相互联系进行深入的了解,才能更好地建设与发展互联网。对Internet宏观拓扑结构的静态和动态行为分析及建模研究,可以帮助人们更好地理解Internet拓扑结构以及动态行为的特点,这对当前以及下一代互联网络的设计与实施及与Internet有关的性能研究都将产生巨大的促进作用。本文结合目前研究工作的现状,考虑当前互联网的实际情况与下一代互联网的发展趋势,主要研究互联网宏观拓扑的三个方面：社团结构及连接偏好特征、基于连接偏好的病毒传播行为、互联网社团建模。现今的互联网拓扑建模方法虽然能够形成越来越全面的拓扑模型,但却无法准确体现互联网社团结构,因此本文给出一种参数可变的互联网拓扑模型。通过对互联网最新拓扑数据的统计,发现网络中高度值节点影响力下降,伴随拓扑中多种性质程度减弱,互联网正在变得扁平化。对社团结构内部的连接规律及节点行为特征进行详细考察,发现互联网社团结构具有高模块度、粗粒度、不受网络规模影响等特点。总结规律后给出参数式拓扑演化模型,通过实验证明该模型很好的还原了互联网常用拓扑特征及社团结构特征。目前互联网拓扑特征及动态行为分析常采用多角度全面统计,为避免众多统计度量所产生的各自的片面性、多余的复杂性以及不必要的计算代价,本文通过度相关系数刻画网络整体的连接偏好特征,并结合类别丰富且具有足够数据量的真实网络拓扑作为分析对象。通过最大加权匹配(MWM)和度值不变重连(DPR)两种算法连续地改变给定网络的度相关系数,结合规则网络、星型网络等特殊拓扑的性质分析,论述了度相关系数与拓扑结构之间的关系。并利用这些方法研究了度相关系数与社团结构、最短路径等其他拓扑特征之间的相互联系。接下来对Internet AS级、路由级和IP级拓扑进行了度相关性分析。为了观察不同层次节点的度相关特征,对互联网进行k-核解析并计算各核的度相关系数,发现互联网拓扑的异配特征具有弱化趋势。此外,互联网各层级拓扑具有各自不同的度相关特征针对互联网规模较大、各种特征复杂交错的特点,为避免过多特征量的干扰,在不改变网络度分布的前提下,基于度相关系数变化对网络病毒传播特征进行仿真。定性分析结果表明,同配网络中病毒传播速度较慢、稳态感染率较低,但传播临界也更低,而异配网络上的病毒传播则呈现相反的特征。定量分析结果表明,随着有效传播率的增大,度相关系数对稳态感染率的影响存在明显的相变过程。互联网AS级拓扑具有较明显的异配特征和社团结构,因此对其病毒抑制一方面应该注重不同子团之间的隔绝,另一方面应防止大面积扩散。上述研究结果也表明对网络病毒的抑制应该结合实际的拓扑结构和防治目标综合考虑。同时,为提高同配和异配网络的免疫效果,针对目标免疫和熟人免疫提出一种混合免疫策略,该策略对熟人免疫和目标免疫分别加以改进,实验表明表明该策略能够有效地降低传播速度和稳态感染率。随着互联网的飞速发展,其IP级和路由级拓扑数据量变得越来越巨大,对其进行社团划分、病毒传播仿真等复杂度较高的计算也将变得越来越困难。因此本文提出加权社团覆盖网络相关概念与计算方法,并将其作网络中不同粒度拓扑的量化手段,从而定性分析互联网各层级拓扑及加权相关性。基于大量网络样本的统计规律表明,同原始网络相比,社团结构所形成的覆盖网络具有更明显的异配特征和弱化的社团结构。利用加权社团覆盖网络对互联网IPV4和IPV6拓扑的量化分析可知,互联网路由级拓扑具有更加明显的社团结构。此外,从定性角度得出互联网IP级拓扑应该比AS级、路由级拓扑的社团结构更加明显的结论,并通过IPV6IP级拓扑进一步验证了上述结论。