P2P技术在过去几年内快速成为计算机行业关注的话题,P2P将网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散。但是P2P系统的开放性以及节点匿名性等特征导致了计算机病毒、垃圾数据、伪造文件的传播。因此如何有效地控制这些恶意行为已经成为P2P研究的一个研究热点。目前绝大多数的研究通过构建信任模型来管理所有的网络节点,现有的信任模型主要分为全局信任模型和局部信任模型两种类型。全局模型中节点信任量化计算复杂,并且网络通信负载大;局部信任模型也同样存在网络通信负载的问题。此外现有的多数模型关于信任信息的存储仍然存在单点失效问题。本文结合分布式结构化对等拓扑网络和主观逻辑量化计算模型,提出一种动态分布式局部信任模型SLBLTrust,该模型能够有效地抑制上面提到的恶意行为。同时SLBLTrust能够有效地识别节点是否可信,控制计算复杂度和将网络通信限制合理的范围内,防止模型可能遇到的攻击,并且合理地存储信任信息。最后通过模拟实验,验证本文提出的模型在控制恶意节点方面的有效性;通过与PeerTrust模型进行性能比较,显示模型的优越性。