网络的开放性使得互联网上存有很多色情、暴力等不健康内容,尤其是移动设备青少年用户的急剧增多,对移动终端网站进行评估很有必要。然而,现有的网站评估模型大多存在以下两方面的不足:一是对于影响网站可信度的评价因素集选择不合理,或内容重复,或缺乏针对性;二是忽略了网站信任值随时间的动态变化性。针对移动网络的安全问题以及现有评估模型存在的不足,本文将云端和移动终端有效结合,提出一种基于云计算的网站可信度评价模型。模型主要分为网站分类和模糊综合评估两部分:首先对网站进行分类,根据网站类型确定合适的评价因素集和权重,这样既能够消除评价因素过多或者内容重合,又能对因素权重的确定起到针对性作用,使得评价结果可靠性高。本文采用多分类的基于多项式核函数的支持向量机分类算法,该算法有效避免大量的支持向量参与计算,大大提高了分类效率;然后,根据分类结果利用模糊综合评价法进行评价。考虑到信任的动态变化性,同时,鉴于某些网站会采用不正当手段使网站信任值在近期内飙升,模型中把网站的信任分成历史信任和近期信任,历史信任值反应网站长期以来的信誉,而近期信任值则是对网站最近一段时间表现的信誉评估,也反映了用户近段时间内的喜好、习惯等信息。经实验验证,本文的模型在对网站信任度评价过程中具有针对性强,可靠性高的优点。本文还在安卓平台上实现了一个网站检测系统原型,该系统很好的结合了云端和终端,当用户在终端提交网站检测请求时,云端运用上述模型和算法实现网站检测过程,并及时显示检测结果给用户,提高了移动终端上网安全性。