近几年来,由于各种移动终端的不断普及,人们对于随时随地利用各种终端获取信息的要求也不断增加。仅依靠增加每台设备的存储空间、处理能力是不现实的,也会造成巨大的资源浪费。云计算的出现极大地解决了上述问题,通过将信息的存储、计算资源交给云端处理,统一对软硬件进行维护、升级,用户只需以租赁的方式按需付费,拥有能接入因特网的简单设备就能够获取无限的存储、计算能力。但是,云计算在给用户节省巨大投入成本的同时,也带来了安全方面的诸多问题。传统的授权、认证方法解决了用户身份信任的问题,由于在当今复杂的网络环境下,用户的账户、密码可能泄露,这种方法存在明显的不足。因此,有必要对网络实体的行为进行监督,信任管理方面的研究应运而生。有关信任的研究在P2P计算、网格计算环境下已经比较成熟,但是云计算因其特有的运作模式完全照搬以上方法显然不行,必须针对云计算环境研究其特有的信任模型。建立信任模型的目的在于建立一套检测、管理实体行为的机制,包括规范实体行为,及时制止非法行为,发现网络中的恶意实体并对其采取惩罚措施。网络中的实体包括云服务提供商和享受服务的用户,信任研究的方面就包括云服务提供商对用户的信任、用户对云服务提供商的信任,以及用户之间的信任。本文主要研究云服务提供商如何准确地检测用户的行为,在保证正常用户正常使用服务的同时,发现其中的恶意用户和预谋用户,并对其进行惩罚。传统模型一般是根据用户的最近交互行为计算其直接信任值,并据此提供服务或分配访问权限,但是正常用户可能因为误操作或感染病毒而导致得不到稳定的服务和权限。本文提出了信任值的防抖动机制,避免了正常用户因为偶然因素造成的信任值突然下降的情况。针对网络中存在的“刷”信任值行为,本文引入了队列来更新用户的直接信任值,并对不同时间段的信任值赋予不同的权重,在保证正常用户享受服务的同时,及时制止非法行为。其次,在计算用户间接信任值方面,本文根据用户评价行为的相似度,将用户的评价属性分为相对评价可信度和全局评价可信度,依此来判断用户评价行为的可信度,并在此基础上计算用户的间接信任值。最后,通过模拟仿真实验验证本文提出方法的可用性。