随着互联网的发展,对等网络(Peer-to-Peer Network,简称P2P网络)成为目前热门的研究领域之一。P2P技术充分利用网络边缘的用户资源,加快了资源的搜索定位和下载,提供了海量数据的存储,从而在文件共享、分布式计算、协作系统、电子商务、深度搜索引擎等方面有广阔的应用。P2P网络拥有广泛的发展前景,但也面临着重大挑战,安全问题尤其重要。对等网络所具有的匿名性、动态性和开放性等特点在为用户提供便捷的同时,也成为恶意用户入侵、破坏网络、发动攻击等行为的安全隐患。产生这一系列安全隐患的主要原因是对等网络技术在最初设计时并没有考虑安全因素。节点之间信任关系的建立是安全问题的一部分,因此在P2P网络中构建一个合理的信任管理体系十分必要。信任反映的是一个用户对另一个用户行为以及能力的综合评价,P2P网络中节点之间的信任是促使节点合作、激励节点共享资源的有力保障,直接影响着P2P系统的整体性能。P2P网络中信任问题可以通过在系统中建立可靠的信任管理模型来解决。本文主要围绕P2P网络信任模型进行了研究,在参考社会网络信任关系模型的基础上,提出了基于主题的自我推荐信任模型来应对交互过程中可能出现的威胁。本文主要工作包括以下几个方面:首先,详细介绍了P2P网络的基础知识,然后对分布式环境下的信任模型进行了分析,探讨了几种典型的信任模型及其研究方法。其次,针对P2P网络中恶意节点的欺诈行为,提出了基于主题的自我推荐信任模型。用户更感兴趣的是节点的资源而非节点本身,因此将资源分类,分别赋予不同的主题,提出主题信任的思想;在计算节点信任值的问题上,引入本地信任表和主题反馈表,改进全局信任度的计算方法,用信任值匹配代替复杂的迭代运算,节省运算开销;针对恶意节点的攻击,模型从欺骗推荐行为和诋毁攻击等方面进行了安全性分析;通过主题反馈表中的兴趣选项,实现主题聚类和信任模型激励机制;对信任模型进行了模拟实验和性能分析。第三,提出了一种抑制免费搭车行为的反制机制方案。该方案主要侧重于寻找免费搭车结点,并对采取相应措施对付它们。在这个方案中每个结点都是检测结点,负责监测其邻居,如果某个邻居结点存在免费搭车行为,检测结点将采取适当的反制行动。最后对反制机制进行了模拟实验,并对结果进行了分析。