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信任评估是目前可信计算研究的热点,文章针对目前信任评估方法的不足,结合模糊集合理论在可信计算环境下给出基于相似度的信任评估推理机制。在对信任链上实体评估过程中,融入实体的间接信任度,体现了客观因素的重要性,鉴于实体信任的动态性,引入时间衰减函数和自适应权重系数给出信任更新模型。在定义基于Hamacher算子相似度的基础上给出新的可信计算信任链模糊评估方法。模拟实验表明该推理方法的可靠性和评估结果的可信性优于同类评估方法。