复杂网络传播能够刻画诸如疾病、流言等大量真实现象的传播过程,是网络动力学的重要研究方向,吸引了大量学者的研究关注。网络源头回溯是网络传播的逆过程,是新的挑战性研究方向。网络多源头回溯问题更加复杂,相关研究具有重大的理论意义和实用价值。本文以安全事件为牵引,将安全事件源头定位问题抽象为复杂网络源头回溯问题,并针对网络多源头回溯的理论、方法及应用开展重点研究,建立了事件源头定位研究新的技术途径。具体包括如下三个方面:第一,从时间信息角度定义了网络多源头回溯问题,提出了基于网络传播时间信息的多源头回溯方法。本方法基于网络拓扑结构与网络传播时间戳信息,通过模拟网络上的信息反向扩散过程,运用分组与集合覆盖等技术进行网络多源头回溯。人工网络与真实网络之上的回溯实验表明:本方法的源头回溯准确率显著优于基准算法,并且具有良好的鲁棒性与抗噪性。第二,从状态信息角度定义了网络多源头回溯问题,提出了基于网络传播状态信息的多源头回溯方法。本方法为基于给定的网络节点浓度状态标签值,通过迭代运算反演网络传播初始状态,得到潜在浓度状态标签极大值节点,进而发现网络源头。人工网络与真实网络之上的回溯实验表明:本方法的源头回溯准确率显著优于基准算法,并且具有良好的鲁棒性与抗噪性。第三,将基于时间信息与状态信息的两类多源头回溯方法分别应用于城市空间网络。设计并构建了城市空间网络模型,结合城市空间网络的传播过程,分别将基于网络传播时间信息的多源头回溯方法、基于网络传播状态信息的多源头回溯方法应用于城市空间网络,进行回溯定位实验。实验结果表明了两类网络多源头回溯方法的有效性,同时具有良好的抗噪性。