随着智能设备和物联网应用等的快速发展，无线网络的规模持续增大，大规模网络的性能分析因此得到大量的关注。网络规模扩大的同时，面临着两个主要的挑战。一方面，无线信道的开放性使得通信容易被窃听或者干扰，计算能力的大幅提升也使得传统的加密算法受到越来越多的限制，大规模网络中的物理层安全是十分重要的课题。另一方面，由于安全性能要求的提高以及多媒体等内容的流行而带来通信流量增长，给网络的承载能力提出了更高的要求，通过存储降低网络带宽的需求也是近年来的研究热点。因此，本论文旨在研究大规模网络下安全和存储对于传输速率的影响，深入研究安全传输所需的设计，分析存储对网络传输速率的增益。本论文的主要研究成果包括：　　首先，本论文研究了大规模无线扩展网络的安全问题，针对窃听节点位置信息和信道状态信息未知的问题引入干扰自消除技术，用以产生人工噪声抑制窃听节点信道，同时保证合法节点受到较小影响。在非法节点单独窃听的情形下，提出的算法可以达到和不存在窃听节点一个阶数的容量。在非法节点可以合作解码的情形下，建立了网络安全容量和窃听节点数目之间的关系。我们的模型不依赖于具体的网络传输方式，可以适用于更一般化的网络结构。　　第二，本论文研究了大规模无线密集网络的安全问题，考虑到密集网络中合法发射节点周边的非法节点可能具有高信号接收强度的情况，提出合法发射节点安装两根天线，在一根天线发射信号的同时，另一根天线产生噪声，使得非法节点的信噪比有效降低，再通过信道衰落增益保证合法节点具有较好的信道。在认知网络和单个网络根据合法发射和接收节点的相对位置分别设计了相应噪声产生算法，保证信息的安全传输。　　第三，本论文研究了文件流行度对大规模网络存储和速率的影响，针对已有工作传输速率上下界不紧的情况，通过拆分、缩减并引入聚合分析方法证明了新的理论下界，并设计了相应的编码传输算法。首次发现文件流行度的一个统一阈值，只有当文件流行度高于该阈值时，文件才会被存储。阈值的选取仅依赖于用户的数量和每个用户存储空间，不依赖于文件流行度的分布，提出的算法性能和理论下界只有常数倍差距。这是首个在任意文件流行度，任意网络规模条件下取得上下界常数差距的工作。　　最后，本论文研究了文件长度异构对大规模网络存储和速率的影响，由于原有下界分析工具和编码传输算法并未考虑不同文件长度的因素，不能很好刻画网络的传输性能。我们提出了新的割集和请求模式集合,证明了新的下界。在新构造的请求模式集合中，具有更大长度的文件被请求的次数会更多。接着根据信息论不等式挖掘不同长度的文件对传输速率的影响，提出了相应的存储算法，对长度较大的文件采取平方比的存储关系，有效降低了网络所需传输速率，提高了存储的利用效率。