随着5G网络的普及和物联网技术的飞速发展,加速了万物互联时代的进程,同时也转变了位于网络边缘的终端设备的持有角色,从单一的数据使用者转为既产生数据又使用数据的双重角色,传统的云计算模式已无法支撑众多终端设备产生的海量数据,因此,边缘计算应时而生。边云结合的集中式处理模型,可以高速有效地处理海量数据。边缘计算是开放式的环境且具有实时性、动态性、复杂性、资源受限性等特性,也会引发环境中设备安全和数据隐私泄露的问题。在边缘计算环境中,对于边缘设备的可信度是否可以有效地被评估成为一个重要的研究课题。本文将边缘设备的身份信任和行为信任度进行融合,提出了一种边缘设备动态信任度评估模型。首先根据边缘计算环境的基本特性提出了适用于边缘计算环境的基于SM9标识算法身份认证方案,利用SM9标识算法对边缘设备进行单域和跨域的身份认证;其次,利用时间退化因子、引入满意度函数修正贝叶斯方程,结合激励机制进行评估边缘设备间直接信任度,并利用改进的灰关联分析法确定指标权重评估设备的间接信任,进而融合直接信任度和间接信任度得出设备的行为信任,同时利用动态更新因子,动态更新行为信任值;最后根据设备的身份认证结果和行为信任度综合得出边缘设备的综合信任度。通过仿真分析,本文模型中身份认证方案具备良好的安全性和较低的宽带开销,同时相比其他模型,本文模型在降低恶意设备中误检率的同时一定程度上提高了设备间交互成功率,并且验证了该信任评估模型在时间开销方面优于其他模型,结果表明本文模型能够更准确高效的评估边缘设备的信任度。