对等计算(P2P)是近年来研究的热点,其目标是充分利用Internet环境中各种可能的端系统进行大规模的协作计算和资源共享。由于下述问题直接影响了对等计算的可用性和实用性,因此对其研究既有理论意义也有实用价值。P2P计算环境具有开放性以及对等节点的匿名性和自治的特点,由于缺乏对与之交互的节点的可信程度的知识,节点需应对交互过程中可能出现的威胁。引入信任模型量化和评估节点的可信程度,是解决问题的一种方法。本文着重研究这个方面的问题。主要的贡献概括如下1.综述了环境下的信任模型。对P2P环境下信任模型的研究工作做了详细地整理、分类和评析。2.提出了基于节点距离加权推荐的全局信任模型。该模型针对P2P环境下信任模型面临的主要挑战:恶意节点协同伪造信任数据对模型攻击,使得信任评估的结果不真实;信任数据的分布式存储及其安全性。已有的两种全局信任模型建立在信任值高的节点其推荐也更可信这个假设基础上,而在某些类型的恶意节点攻击下,该假设并不成立。因此本模型中,提出使用节点的距离加权其推荐。理论分析和仿真实验表明较已有模型更加适合遏制更广泛类型的恶意节点攻击。给出了一种信任数据的分布式存储方案,提出了加强数据安全性的对信任数据存放节点的匿名性的三个要求。