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随着P2P网络的飞速发展和广泛应用，它已成为计算机研究领域被关注的一个热点。由于P2P网络自身的动态性、异构性和自治性等特点，许多提供虚假信息的恶意节点层出不穷，对网络的运行造成了非常严重的影响，因此，P2P网络的安全问题也被提上日程，成为了一个亟待解决的问题。如何在P2P网络中构建信任模型并对节点进行有效的管理，是目前P2P网络研究的一个重要方面。本文从P2P网络的信任问题出发，提出了基于云模型的信任度评估方法。云模型是李德毅院士在模糊集合理论和概率论的基础上提出来的，它是云理论的一个核心组成部分。该模型利用特定的构造算子，实现定性概念与其相应的定量表示之间的转换。云模型可以有效的表达主观信任中存在的模糊性、随机性和两者之间的关联性。相对于其他表示信任信息的数学方法，云模型能够提供更有价值、更全面的信息。对于大部分信任评估模型中没有充分描述信任的不确定性问题，在P2P网络中构建基于云模型的信任度评估模型具有理论和现实意义。云模型把P2P网络中节点的信任区分为声誉信任和交易信任两个方面，并分别采用信任评价云和评价反馈方法进行信任评估。以云模型理论为主要工具，对评价节点的综合情况和交易经验进行量化，进一步设计一个基于二维度的信任云评价模型。在P2P网络的声誉信任度计算中，本文给出了基于信任云的声誉信任度的具体计算方法，其中，通过期望值Ex反映的节点的平均信任状况来进行信任决策，利用另外两个数字特征描述信任的不确定性。相对于单一的表示信任度的数据，该表示方式能够最大限度的反映信任的不确定性，具有很大的优势。计算P2P网络中节点的交易信任度时，本文也给出了基于信任云的推荐信任度具体计算方法，能够有效的识别恶意的或行为不稳定的推荐节点。同时还给出了P2P网络中基于信任云的交易节点选择策略，可以解决优先对信任值高并且交易行为稳定的节点进行选择以及信任度相同节点如何选择等问题。最后在典型的P2P网络文件共享系统中进行实验分析，结果直观的反映出该模型的客观性和准确性，为P2P网络中选择可信赖的交易节点提供了依据。