传统的计算环境过于静态、封闭，难以应对复杂网络环境的新挑战，在这种情况下，服务计算应运而生，在服务计算环境中，系统可以动态适应环境变化和业务需求。服务计算以Web服务作为基本构造单元，Web服务开放、跨平台及高度动态性的特点使得其非常容易受到安全攻击，因而Web服务的发展空间和应用深度在很大程度上将取决于其自身的安全性能高低，尤其在于能否提供一种有效的安全保障机制来防止资源被非授权用户恶意的访问或调用。传统的访问控制机制能根据安全策略在对所请求的资源做出访问决策，但是随着网络环境日益开放复杂，用户群体不再固定不变，系统不可能为每个用户单独建立访问控制列表，传统访问控制不能适应动态变化的服务计算环境。本文围绕服务计算环境下的安全问题，对信任模型与访问控制模型进行了研究，主要研究内容与创新点如下：1.分析了访问控制的研究现状及关键技术分析了服务计算环境下存在的安全威胁以及服务计算安全的重要性，阐述了访问控制模型的发展、信任评估机制和信任模型的研究现状，对比分析了各种模型的优缺点与各种信任评估机制的优势与劣势，分析了服务计算的特点，面向服务体系架构的特点等。2.建立了一种SAML认证和XACML访问控制模型针对服务提供者不能完全利用服务请求方的信任信息进行安全评估并根据信任评估结果进行授权和访问控制的问题，提出了一种新型的基于信任的访问控制模型。在模型中将安全断言标记语言（SAML）和可扩展访问控制标记语言（XACML）相结合，把SAML认证模块和XACML访问控制模块嵌入模型，将认证机制融入传统信任模型，使访问控制更加灵活可靠。3.建立了一种基于服务匹配的访问控制模型针对现阶段网络负载严重，网络资源未被充分利用，80%的用户只使用了20%的网络服务，基于这一网络现状，将Web服务的信任级别分为不同的等级，提供给服务请求者的服务是能满足其需求的信任等级最低的服务，预留更高级别的服务给对信任等级需求更高的服务请求者。4.提出了一种利用指数平滑函数进行信任预测的方法鉴于信任值的大小随着时间与周围网络环境的变化而变化的事实，利用生成的可信度的历史序列来预测将来的可信度值，在信任度预测中使用指数平滑算法进行信任预测，利用生成的可信度的历史序列来预测将来的可信度值，以便于选择可信度值适合的用户进行交互。5.提出了三维信任度计算方法针对现今基于二维的信任评估机制（直接看法、推荐看法），本文中提出了三维的信任评估机制（直接看法、推荐看法、公共看法），公共看法是一种舆论，选取最近一段时间表现良好的三个个体为一个监督小组，将服务请求者的信任看法告诉服务提供者，系统对组织内的三个成员进行定期更新，以适应动态变化的网络环境。6.提出了利用聚类簇寻找最近推荐者算法不同用户对同一服务的评价可能由于其对服务关注点的不同而不同，因此在对推荐信息进行获取时，要将用户对服务的关注点考虑在内，同一服务且关注点足够接近的信任评价才更具价值。提供了一种聚类簇的算法来搜索推荐者，将各个用户的三维信息（名称、服务、关注点）保存在数据库中，在提供推荐者时根据各个用户使用的服务与对其服务的关注点来选择，选择与当前请求者使用的服务和其关注点相同或者最接近的用户作为推荐者，这样的用户提供的推荐信息才是最准确的。7.设计仿真实验验证算法有效性设计仿真实验进行验证，将本文提出的算法进行准确性和运行效率实验，准确性的评价标准是均方差（使用本文提出的算法对服务的评分与实际评分间的均方差），推荐算法效率的评价指标是信任计算开销（即完成一次交互用的平均时间）。