随着计算机与网络技术的发展与普及,互联网在全世界范围内得到广泛应用,各种社交网络应用大量涌现,如美国的Instagram,Facebook,中国的微博等。现今,社交网络成为了人们的主要交流方式之一。与此同时,社交网络的开放性也带来了越来越多的不确定因素,比如用户的隐私安全问题。如何辨别哪些值得信任的实体用户,并更好的保护用户的隐私信息安全成为研究者关注的问题。对于隐私安全问题,社交网络最常见的办法是建立访问控制系统,现有的社交网络访问控制系统多是基于用户关系的模型,不管是基于关系类型还是基于关系距离,都忽略了好友的不确定性,不能很好地满足用户的隐私保护诉求。而信任作为一种衡量用户间关系程度的重要指标,能有效解决好友间的不确定性。本文对社交网络环境下信任及访问控制方案进行了研究总结,提出了基于信任的访问控制方案。具体工作如下:针对信任的计算问题,为了克服传统信任网络机制中影响因素粒度过粗的问题,在信任特征选取过程中,根据社交网络的特点,利用了用户的行为和社交网络结构信息进行了量化。结合模糊推理,实现了信任的语义化表达。针对信任评估过于主观性的缺点,引入推荐系统中常用的NDCG值这个评价标准,实现了评估的客观性。通过与相关方案的对比,证明了方案的合理性和准确性。在信任的基础上,提出了一种社交网络访问控制机制。通常社交网络隐私信息策略简单分为可见与不可见,不够灵活,不能满足用户的安全需求。本文将隐私信息分解成多个信息单元,通过对每个信息单元设置敏感度作为访问控制策略,实现了细粒度的访问,并保证了用户隐私信息的安全性。通过实验证明其与普通的访问控制模型相比具有更低的隐私风险。