近年来,P2P网络成为互联网中最受欢迎的应用系统之一。P2P网络中不会区分服务提供者和服务消费者,网络中所有节点地位平等,它们既可提供服务也可使用服务。但是,正是由于P2P网络的匿名性和开放性,交互的节点不能总是保证自己行为的可靠,使得节点之间缺乏相互信任,网络中资源质量不能较好保证。如何从P2P网络中选取安全、有效的资源,如何减少系统开销,提高搜索的安全性和可靠性成为一个关键问题。本文针对P2P网络中节点可信问题,提出了P2P网络中一种基于声誉的信任模型。本模型计算节点信任度时,将信任划分为直接信任和间接信任,并分别给出了直接信任值和间接信任值的计算方法。直接信任指的是两个节点通过直接的信息交互而建立起来的信任关系,间接信任指的是指网络中两个节点通过其他节点的推荐而建立起来的信任关系。节点根据曾经的历史交互结果和别人的推荐对信任进行评判,并根据这种评判结果作出信任选择。因为整个过程中证据的在不断收集、信任在不断的更新,所以本模型非常适用于动态、开放的P2P环境。此外,本文还提出了一种基于蚂蚁的声誉信息分发算法,该算法通过模拟蚁群寻找食物的行为,实现了声誉信息在无集中式控制的P2P环境下的分发,解决了节点安全、高效获取声誉信息的问题。仿真实验结果表明,本文提出的信任模型能较好地评估节点的信任度,帮助判断资源提供者的可信程度,让资源请求者做出正确选择,提高了网络服务的整体质量。本模型还能有效识别和隔离恶意节点,具有有较好的抗攻击性。基于蚂蚁的声誉信息分发算法能使节点选择最佳路径获取声誉信息,提高搜索效率,降低系统负载。