得益于物联网技术的发展,近年来越来越多的智能硬件设备走入到人们的生活中,智能设备组成的网络也越来越庞大。智能设备的发展为人们生活带来许多便利,但也带来了诸多新的安全隐患。访问控制是网络安全体系中重要的一环,它是保障设备资源、用户隐私、网络数据这些对象被合法访问,维护网络安全的重要手段。现阶段关于访问控制策略的研究主要集中于传统网络或者物联网传感器网络,专门针对智能设备网络访问控制策略的研究还比较缺乏。智能设备不同于传感器节点,它具有一定的计算能力,而且智能设备网络具有异构性强、终端数量庞大、环境复杂等特点。智能设备网络的这些特点对其访问控制策略提出了新的需求,本文分析了这些需求,并考虑了传统访问控制策略的不足,选用基于信任的访问控制策略,进行了以下几点工作:(1)本文在进行了智能设备网络中基于信任的访问控策略需求分析之后,对P2P网络中的经典信任模型(EigenTrust模型)加以改进。改进的模型中充分考虑了时间衰减、服务奖惩评估、设备活跃度等因素的影响,提出了基于遗忘曲线衰减与好感度评估的直接信任计算方法。此外,改进的模型中还定义设备之间的社会关系,借鉴灰色系统理论,提出了基于社会关系与灰色关联分析的推荐信任计算方法。仿真实验表明,与传统的计算方法相比,这两种方法对设备的恶意行为具有更高的灵敏度,而且在不同的推荐域情况下,具有更低的推荐信任误差。(2)鉴于传统访问控制策略中的信任模型以及改进的EigenTrust信任模型中,考虑到设备信任的影响因子维度较少和扩展性不强,而且各类影响因子的信息利用不够充分,本文从直接信任、推荐信任、安全属性、社会关系四个维度出发,结合模糊推理系统,提出了智能设备网络中基于模糊聚合与多维度信任模型的访问控制策略。仿真实验表明,对于设备的信任情况,新的模型在提高扩展性和增加影响维度的同时,具有较高的准确性、更好的收益以及更强的适应能力。