近年来先后出现了以广域网P2P系统、网格、云计算、泛在计算等为代表的开放型网络计算系统。这些网络计算系统承载了大量与经济生产和社会生活息息相关的业务系统，极大地促进了经济的发展和社会的进步。一旦这些系统出现故障或者服务质量降低，就会给人们的生产生活带来极大的不便和经济损失。因此，如何保障和提升网络计算系统可信性，使其能够持续提供高可用、高可靠、低耗费以及高可信等特点的高质量服务。也就成为了网络计算技术应用和发展的关键问题之一。为此工业界和学术界都投入了大量的人力和财力开展了相关研究。本文针对网络计算系统中可信监测及信任模型构建的若干问题展开探讨和研究。在对已有的相关技术及研究成果总结和深入分析的基础上，提出了在网络计算环境中主动监测系统的体系结构以及监测策略，并针对能力可信性指标高维、非线性、异构等特点，构造云模型识别瞬时及一段时间网络状态快照的可信等级。此外，进一步提出网络计算系统中行为品质可信性涵义，根据节点的语义评估构建品质信任度计算模型，并判定系统的品质可信等级。能力和品质的可信计算研究均可指导整个系统的可信自动演化。具体研究工作如下：（1）针对网络计算系统的特点，分析总结了其在可信监测方面面临的问题；根据现代开放型网络计算系统的特点，提出了开放网络环境下的分布式监测的类型以及系统监测中加入交互行为监测的体系结构；建立了可信监测数据采集、可信等级判定、可信策略控制、可信等级发布等模块的总体监测架构，并给出了监测系统的运行流程。（2）提出网络计算系统中节点能力可信性涵义，进一步丰富可信等级决策指标。通过主动监测器采集相关的网络状态快照，基于云模型生成针对瞬时状态快照以及一段时间状态快照的每一维属性可信等级，并聚合每一维可信等级生成综合可信等级，这有利于用户或管理者从局部到整体把握系统的可信状态。（3）提出基于多维属性特征值变化率作为云模型学习的标准。通过高维的云模型生成相关的期望、熵以及超熵，并采用加权余弦相似算法判定可信等级。算法同时针对瞬时变化率及一段时间变化率进行识别，从多角度定位和分析了系统的可信状态，有效的避免了汇聚综合中的复杂步骤，直接采用高维云模型，判定系统的可信等级。（4）设计了用户对当前网络计算系统服务的评价系统。通过语义评价量化模型，实现用户对现有各种网络服务的语义评价和区间直觉模糊数之间的一一映射。采用区间直觉模糊理论判定系统的可信程度，生成节点的行为品质信任等级，再次从另一角度分析和定位了系统的可信等级。综上，本文在分析研究当前监测技术及信任模型在网络计算系统中所面临的若干关键问题的基础上，设计并改进了相关的监测算法；提出并优化了基于云模型的能力信任计算方法和基于区间直觉模糊理论的品质信任计算方法。本文对这些模型、算法进行了理论分析并得到了仿真实验的验证。