P2P(Peer-to-Peer:对等)网络具有良好的灵活性和可扩展性,正在被广泛应用于内容共享、协同交互和分布式计算等领域。然而,P2P网络本质上是由大量自由分散的用户组成,用户间的信任缺失严重阻碍了P2P网络的发展。而引入信任机制是解决信任缺失问题的最佳方案之一。在对国内外关于信任模型研究现状及发展进行综述的基础上,提出基于多级模糊系统的多维信任模型。信任因子的提取。现有的信任模型大多根据用户交易后提交的反馈信息计算各peer的信任值,而反馈信息只是表达了用户对某次交互的满意程度,仅参考反馈信息无法全面反映用户的可信度。对于P2P提供的服务,不同的用户、不同的团体,他们所关注的方面可能不同,商业用户更关心对方的公司规模、产品质量、售后服务、交付速度等;分布式计算应用中用户则主要关注处理器性能、在线时间和处理器空闲时间等。以P2P文件共享系统为例,将信任因子分为五类:能力因子、责任性因子、服务意愿因子、安全因子和与下载任务相关的附加决策因子。将这些信任因子综合到信任模型中可以更准确的计算用户信任度。提出基于多级模糊系统的信任模型。主体间的信任具有很强的主观性和模糊性,无法精确地加以描述,而模糊理论非常适用于处理那些模糊、不确定的信息,因此模糊理论是评估信任的一种强有力工具。模糊系统的规则数量随着输入变量的增加而指数增长,引入多级模糊系统可以很好的解决此问题,构建的多维模糊系统产生的规则数量相较于常规模糊系统的规则数量减少96.8%。为提高推理的准确性和合理性,关系密切的信任因子将作为同一个子模糊系统的输入,并形成一个合理的推理过程。在实验仿真中可以看到,在多个信任因子的帮助下,多维模糊信任模型不仅能够抵御多种恶意行为,而且可以极大的提高整个系统的工作效率,实现负载平衡。提出一种新颖的信任数据存储模式:信任关系网(Trust Relationship Network:TRN)。在缺少可信中心服务器的P2P网络中如何存储信任数据是信任模型要解决的另一个关键问题。现有的信任模型大多采用DHT或随机选择方式实现集中式存储管理,但在很多场合它们并不适用。构造的信任关系网(TRN)具有两种稳定状态:随机信任关系网(Random Trust Relationship Network:RTRN)和基于超级节点的信任关系网(Supernode-Based Trust Relationship Network:SNTRN),可以形成分散式存储和集中式存储相结合的存储结构,很好的解决了信任数据的存储问题。仿真实验显示该方案在搜索命中率、网络开销、响应时间等方面具有良好的性能,同时基于超级节点的信任关系网具有较短的、稳点的故障恢复时间,故障恢复产生的网络开销与产生故障的超级节点数量成线性关系,具有较好的可扩展性。信任数据安全传输。提出一种基于无证书公钥加密方案的安全传输协议,协议利用半分布式P2P网络中的服务器(或超级节点)作为密钥产生中心(Kev GenerationCenter:KGC),该协议消除了基于身份的加密系统中的密钥泄露问题,同时利用身份绑定技术实现私有密钥的安全传输,具有高效、简洁和可靠等特点。利用串空间理论,证明了广播查询和集中查询两种信任查询方法的安全性。