信任模型在网络安全问题中具有举足轻重的地位。网格技术的出现，使得对用户的管理方式已经不再是集中的、封闭的、可控的管理方式，传统的信任模型已不能较好地解决网格中所面临安全问题。网格环境中的信任问题已经成为当前网格安全研究的一个热点。本文首先分析了分布式环境下信任模型研究的现状；其次总结出当前信任模型的利弊及所涉及的问题；最后从信任的定义、信任的属性、信任的计算等方面出发，提出了基于虚拟域的网格多维信任模型与基于模糊综合评判的网格多维信任模型，并分析了后者模型的优势。本文主要的工作如下：1.将信任的多维概念引入到基于虚拟域的信任模型中，提出了一种基于信任域的网格多维信任模型。由于不同的目标节点要求服务的内容不同，因此，在计算请求节点的信任度时，从不同的方面计算请求节点的信任度更符合目标节点的需求。2.在基于虚拟域的多维信任模型中，对于域内推荐信任，如果邻居节点已知，则可以通过邻居节点的推荐直接获取目标节点的信任值；否则，信任代理将作为推荐者，即节点完全相信信任代理的推荐。这样可大大减轻信任代理的推荐负担。对于域间推荐信任，本文利用最短路径最大信任值的方法，简化了推荐信任的计算方法，降低了网格性能的消耗。3.鉴于信任所具有的不确定性与主观性，提出了基于模糊综合评判的网格多维信任模型，该方法利用模糊理论表达网格中信任的不确定性，并且借用模糊数学中的综合评判计算请求节点的信任度。在该模型中，利用格贴近度公式来计算推荐节点的权值，结果表明推荐节点的信任权值更加准确合理，进一步增强了信任值的客观性。