对等网络作为一种新的网络应用模式提高了网络的工作效率、充分利用了网络带宽、开发了每个网络边缘节点的计算和存储能力、容错性好、可扩展性强,因此其在文件共享、多媒体传输、即时通信、协同计算,分布式数据存取等方面都得到了广泛的应用。在P2P (Peer-to-peer)技术深入应用的同时,网络中的自私行为和恶意行为也越来越严重,极大地影响了网络的可用性,究其原因是因为节点间缺乏有效的信誉机制。P2P网络中传统的信誉模型主要有局部和全局两种。局部信誉模型具有评价片面、信誉搜集困难等缺点。全局信誉模型具有计算和通信开销大、容易受到恶意节点联合欺诈攻击等缺点,并且忽略了信任的私人特征,大规模的P2P网络中为每个节点计算全局信任值的必要性和可行性仍然是值得怀疑的。针对当前P2P信誉模型的不足,本文充分借鉴社会学中个体间交易和信任决策的处理过程,提出了多级信誉模型。和前人的模型相比,本模型充分细化了交易决策过程,针对交易的不同场景建立不同层次的信誉考察机制,层次、渐进地来扩展信誉计算,使得计算更加合理、性能开销更小。多级信誉模型将节点间的信任分为局部直接信任、最佳置信集信任和群组信任三个层面。引入最佳置信集和群组,将分散的节点组织起来,在节点间建立本质的联系,以便提高信誉管理的效率。首先给出了局部直接信任、最佳置信集信任、兴趣群组信任的含义、社会学依据及其计算公式;其次提出了管理最佳置信集和兴趣群组的一组协议;再次给出了节点在交易前进行信誉决策的算法;最后针对传统广播算法的缺点,给出了优化路径广播算法,来提高信誉搜集的效率,减少网络开销。实验结果表明,多级信誉模型在具有大量、各类恶意节点的网络环境中成功交易率仍能保证在80%以上;统计发现多级信誉系统运行过程中额外的网络开销远小于传统信誉模型。