La detección de la fuente de una epidemia es uno de los problemas más cruciales en la inferencia estadística. Por ejemplo, actualmente, el debate continúa para revelar cuándo y dónde ocurrió la primera propagación de COVID-19. Para este problema, la mayoría de los trabajos han asumido una topología de red estática, es decir, las conexiones entre los nodos no cambian con el tiempo. Esto es impráctico porque muchos nodos tienen cierta movilidad en la red, o las conexiones pueden cambiar. En este artículo, nos enfocamos en la red dinámica, en el sentido de que la conectividad de los nodos varía con el tiempo. Primero introducimos un modelo dinámico simple, llamado k-flip dinámico, de modo que las conexiones en la red pueden cambiar con cierta probabilidad en cada momento. A continuación, diseñamos un algoritmo de estimación adecuado utilizando alguna investigación para la información de contacto entre nodos infectados, llamado estimación de fuente de red dinámica (DNSE) para el modelo dinámico. Realizamos varias simulaciones para el algoritmo en comparación con varios métodos de estimación de fuente existentes. Nuestros resultados muestran que el algoritmo propuesto supera y es eficiente para encontrar la fuente de la epidemia en comparación con otros métodos. Además, observamos que la probabilidad de detección para nuestro algoritmo propuesto puede ser superior al 45% cuando utilizamos un presupuesto para investigar la información de contacto de los nodos infectados en ciertas configuraciones prácticas.