随着互联网规模的持续扩大,网络信息内容的持续丰富,传统的客户机／服务器模式无法很好地适应高速发展的网络,网络模式不断向对等网络模式转变。对等网络的分布性、动态性、自组织、自治性、匿名性和容错性等特点,使P2P系统广泛应用于通讯、商业、军事等领域。现实应用中大多部署非结构化对等网络,因此关于非结构化网络的研究意义重大。非结构化对等网络拓扑结构简单,不存在多余的限制条件,很好的符合了对等网络的动态性,具有较强的鲁棒性,维护工作简单。然而过于松散的结构也给搜索造成了难题,怎样最好的保证搜索结果,提高搜索性能是研究的重点。同时,由于网络本身的虚拟性,对等网络中事前设定的信任机制根本不堪一击,而且信任机制在节点与节点间不易推导,进而造成整个网络不可信任,这直接影响了整个网络的稳定性与可用性。除此之外,对等网络中节点与节点间的计算、存储等性能也存在很大的差异,而在研究中往往忽略了节点和网络带宽的承受能力,经常为所有的节点安排了一样的任务,因而,性能相对较弱的节点严重了影响了整个网络的性能。因此,本文主要针对非结构化对等网络中的资源搜索和网络安全进行研究。首先,在使用最大最小蚁群算法的基础上引入流量控制原则。当蚁群高度拥挤时,在交通流量受到影响前生成另一条信息素轨迹,改进蚁群算法收敛性及局部最优解问题。同时蚁群算法的基础上建立向量空间模型,对搜索查找资源与节点中存储资源进行余弦映射计算资源的关联性,进而根据得到的值判断节点中存储资源是否为搜索查找的资源。其次,为了保证非结构化对等网络中查找资源的可靠性。提出了基于信誉模型的资源搜索可信模型,并从资源搜索算法、信息素更新方式、资源信誉评价出来对模型进行了详细阐释,根据预先设定的信任度量因子,将非结构化对等网络中的节点进行分类,资源查找过程中不仅参考路径信息素浓度,同时节点及资源传输路径的可信度也作为衡量因素,进而寻找一条最有保障的搜索路径。最后,通过仿真实验及结果分析验证了改进算法和模型的可行性和有效性。