随着Internet的普及和发展，软件的运行环境从静态、封闭、可控转向动态、开放、难控。在网络环境下实现资源集成和共享成为计算机软件技术面临的重要挑战之一。网构软件的提出为应对这一挑战提供了新思路。网构环境下，实体之间的信任关系对系统安全保障和可靠运行均有重要的意义。在分析网构环境和信任特点的基础上，对面向网构软件的信任模型进行了研究。本文的主要工作如下：直接信任是开放系统各种信任关系的基础，也是信任管理中的核心问题之一。将实体行为结果作为二项事件，并采用窗口模式划分结果序列，则每个样本窗口服从二项分布。认为二项分布的参数是服从Beta分布的随机变量，从而获得一个Beta-Binomial(BB)混合分布模型。使用EM算法对Beta分布的参数进行数值估计，最终得到直接信任值。模型克服了单一分布的缺点，能够更好的体现信任的动态性。实验表明，模型在对直接信任的估计更加准确，对信任关系的描述更具有合理性、科学性。建立基于连续过程的推荐信任模型，描述间接信任这种最复杂的信任关系，在保障开放环境的安全和开放系统的可靠运行方面有着重要意义。通过量化间接信任影响因素，运用分级剪枝方法过滤推荐信息，将结果作为正态过程的采样样本，计算获取后验分布期望的Bayesian估计值。在此基础上，详细阐述信任动态演化的过程，深入探讨信任度和可信度之间的关系，给出了命题及其数学证明。实验数据表明模型提高了抵御恶意攻击的能力，得出了更加有效和精确的结果，与相关命题的数学推导一致。网构环境下，通过信任融合得到总体信任度是网构软件实体协同的基础。将影响权重的因素量化，根据历史数据使用最小二乘法对权重值进行预测。在复杂网络下，提出一组规则防止直接经验被重复使用，从而避免了流言的产生。