随着万物互联时代的到来,传统云计算在延迟、带宽、能耗、数据安全及隐私保护上的缺陷逐渐凸显。为解决以上问题,满足新应用场景的网络需求,边缘计算的概念被提出并在近年来迅速发展。在边缘计算的发展中,安全成为边缘计算应用大规模落地的关键。在边缘计算安全中,信任评估是判别恶意接入终端、检测异常节点、过滤不可信实体的重要手段,是在网络边缘实现可靠数据挖掘与安全数据融合的基础,是保障边缘网络提供安全、可靠、高效的边缘智能服务的前提条件。当前边缘计算安全中的信任评估研究较多程度上还是以传统云计算模型下信任评估的简单改良为主,更多针对的是对移动终端设备和无线传感器的信任评估问题,对提供边缘服务的边缘节点进行信任评估的研究非常少。并且,这些研究难以有效检测出无法稳定提供高质量任务协作服务和进行恶意评估行为的异常节点,难以应对异常节点给节点间协作任务的成功率和信任评估准确性带来的不良影响。因此,需要针对边缘节点的可信度研究以多层协同方式工作的边缘计算信任评估机制。本课题面向边缘计算复杂环境,针对当前基于信任评估的任务调度方案无法准确评估边缘节点提供特定类型任务协作服务的能力及可靠性,难以做出科学合理的任务调度决策,且边缘节点和信任评估机制自身抗攻击能力差等问题,研究基于协同的边缘计算信任评估机制。目标是在边缘计算环境下,实现对边缘节点提供各类型任务协作服务的能力及可靠性的精确信任评估,能够据此为每个协作任务做出最合理的任务调度决策,同时能通过信任评估及时发现出现故障或进行恶意评估行为的异常节点,提高信任评估机制的抗攻击性。主要的研究内容有:基于协同的边缘计算信任评估框架;边缘协同的信任评估算法;协同信任评估的安全机制;OMNe T++上边缘计算信任评估框架和任务调度系统的网络仿真。本课题提出了全新的以多层协同方式工作的边缘计算信任评估框架,研究设计了一系列基于边缘协同的智能信任评估机制与算法,和协同信任评估的系列安全机制,并在OMNe T++上展开了网络仿真实验。理论分析和仿真实验结果证明了新信任评估框架和基于其构建的任务调度系统的有效性和先进性,以及新框架在面对多种针对性攻击时的鲁棒性。本课题在信任评估机制的工作方式、评估精准性以及节点异常检测方法上取得了创新成果,有效解决了边缘节点信任评估数据来源不全面、无法精确评估边缘节点协助特定类型协作任务的可信度、难以应对进行恶意评估的异常节点的问题,为对边缘节点进行信任评估进而实现合理任务调度问题的解决提供了新的技术思路,在边缘计算安全和边缘智能上具有应用价值。