现有的P2P网络存在安全问题,P2P网络对节点行为缺乏指导和约束,P2P网络的服务质量(QoS)得不到保证。为了解决这一问题,提出了一种基于多粒度管理的P2P网络信任模型——MTM(Multi-degree Trust Model)。MTM模型吸收社会人际关系网络信任机制的优点,采用量化方法对P2P网络中的节点信任进行评估,并提出信任度的组成因素和合成计算方法。信任由直接信任和间接信任组成,本体节点通过与目标节点的历史成功/失败交互记录获取直接信任,并通过信任度衰减调节因子,调整失败交互对直接信任的影响速率。间接信任增加了对目标节点信任评估获取信息的全面性,节点通过信任推荐协议从第三方获取目标节点在P2P网络中的名誉,综合得出间接信任。模型以用户为中心,每个节点都基于自己的信任策略来做出对其他节点的信任决策。在信任度的管理上针对两态模型的高拒绝率和低资源可用性的不足引入信任度的多粒度特性,对于不同的受保护级别,给予交互不同的信任度要求,并额外对只进行恶意交互的节点给出了黑名单管理策略。MTM作为P2P体系的一个模块实现,不影响现有的P2P软件架构。整个信任模块主要由信任管理子模块、信任推荐协议、多粒度管理子模块和数据库构成。另外,还给出了一个信任模块的具体实现,以及各个子模块的详细设计和工作流程。对MTM的分析仿真试验证明,在P2P系统中引入MTM信任模型后,系统的交互成功率接近于理想模型,且交互的拒绝率较两态模型低,模型性能颇为理想。能够有效识别P2P网络中的恶意节点,将其隔离在系统之外。降低交互的风险,减少系统中无效交互所浪费的网络资源,使得P2P网络服务质量得到提高。