数字版权管理中数字权利的分享成为用户日益凸现的一个基本需求，而内容提供商将面临着由于分享所造成的数字权利不可控和滥用等安全风险。如何准确地认知数字权利在用户社会网络中的分享与传播方式，并有效地控制其风险，成为亟待解决的关键问题。本项目主要研究内容及其取得重要成果列举如下：.（1）针对数字权利的隐式、恶意传播问题，提出了MSN数字权利对象形式化描述，以及潜在传播路径的发现方法。首先，给出了基于粗糙集的潜在路径形式化描述，并采用信任评估方法对潜在路径进行信任度量，进一步在用户自定义的信任阈值范围内发现可信潜在路径。其次，提出了MSN中任意两个用户之间潜在路径及可信潜在路径的发现算法。最后，基于社交网络仿真工具UCINET和现实社交网络数据集，做了一系列的仿真实验，以验证算法的有效性及效率。.（2）将多媒体社交网络中的信任建模划分为用户小世界网络信任建模问题，根据信任的性质、数字内容分享场景特性和小世界理论建立了用户小世界网络域内信任模型。分析用户小世界网络域间弱关系边特性，在域内信任评估模型的基础之上完善相关参数建立了域间信任评估模型，并提出了信任计算窗口机制，推荐路径搜索算法、推荐信任合成策略和综合的信任评估算法。实现信任模型和相关算法，在UCINET构建的虚拟社区中模拟用户间数字内容的分享，从信任计算窗口机制、直接信任评估、推荐信任评估三方面验证模型的有效性。.（3）基于传统的风险评估方法，并引入信任风险、用户需求等风险影响因子，提出一种定量和定性相结合的方法评估了MSN中用户之间数字内容传播中的风险。通过实验验证了提出的风险评估方法的有效性，并揭示了风险损失与风险平均发生率、内容提供商的风险偏好态度之间的关系。.本研究建立了数字权利在用户社会网络传播及风险控制的理论基础，对促进数字内容产业良性、健康发展，具有较好应用前景。