网上诈骗、网络攻击等互联网安全问题日益突出,在网上交易和共享资源的互联网用户随时随刻都有可能受到信任攻击。因此,模拟信任攻击场景,预测攻击者的攻击行为是十分必要的。本文主要从信任攻击建模和路径评估两方面出发,提出了面向对象Petri网信任攻击模型、面向对象模糊Petri网信任攻击模型和协同信任攻击Petri网模型,主要研究成果如下:首先,在信任攻击图的基础上,建立了面向对象Petri网信任攻击模型。该模型能够动态描述攻击者在信任主体对象部件间的攻击行为,使信任主体对象和部件间的信任攻击关系在Petri网中展现,从而模拟了部件间相互工作的场景,提出了信任攻击路径推理算法,使攻击者在进行攻击的同时掌握攻击部件的危害度变化,从而决定进攻方向,并最终给出了到达攻击目标的最大威胁度攻击路径,实例验证了该模型的正确性。其次,为了解决信任攻击模型在建模时遇到的模糊性问题,建立了面向对象模糊Petri网信任攻击模型。该模型引入了模糊Petri网,并对评估参数进行模糊化,提高了模型的描述能力,并且提出了模糊推理规则和蚁群遗传混合路径搜索算法,可以迅速高效地得到满足攻击要求的模糊攻击路径,对各路径的模糊可靠度、模糊复杂度、模糊真实度等模糊性指标进行综合评价,通过实例验证了模型的可用性。最后,针对多攻击者协同攻击的问题,建立了协同信任攻击Petri网模型。该模型在面向对象Petri网信任攻击模型的基础上,引入了时间Petri网和有色Petri网,将攻击方案阶段化,利用有色托肯区分在不同区域的攻击者,通过模糊时间戳和模糊时延来控制整个信任攻击流程,并根据协同信任攻击推理算法得到各方案的最佳路径,结合方案威胁度和攻击实时度综合考量各方案的优缺点,并利用实例进行了验证。