随着P2P技术的发展，基于P2P的网络应用已成为当今网络技术研究的热点。由于P2P网络的自治性、分散性、动态性及大规模性等特点，使得它比传统网络的安全需求更高。信任模型借鉴社会网络的信任机制，能够在P2P网络中建立起信任关系，解决网络中的信任问题。因此，对信任模型进行研究显得尤为重要。　　 本文为解决P2P网络中信任的不确定性表达不完整的问题，在传统基于信誉的信任模型基础上引入云模型，从而更完整地表达网络节点的信任情况。云模型是我国著名学者李德毅院士提出的定性与定量的转换模型，它主要反映不确定性中的模糊性和随机性，并把模糊性和随机性有机结合在一起。本论文在计算节点的信任值时，综合考虑了节点的平均信任情况和节点行为的稳定性，并给出了一种基于信任值变化率的信任决策方法。针对大规模P2P网络中的全局信任值计算和通信开销较大的问题，本论文借鉴现实社会中信任的形成过程，提出一种基于兴趣群组的全局信任模型。该模型通过对具有相同兴趣的节点进行聚集，将大规模的网络划分为若干个群组，群组内的节点是平等、自治的，节点之间交易频繁。在计算节点的全局信任值时，首先在节点所属的群组中计算节点的组内信任值，然后计算群组的信任值，最后综合得到节点的全局信任值。仿真实验表明，该模型能够有效地减少计算和通信开销，并在成功交易率和对抗攻击能力方面有了显著提高。现有的大部分信任模型在信任的不确定性表达上都存在片面性，并且全局信任值的计算与通信开销都较大。本文提出的信任模型不仅能够完整地表达信任的不确定性，而且能有效地减少计算和通信开销，同时加强了P2P网络的安全性和稳定性，对推广P2P应用具有重要的参考价值。