网络可信评估作为网络安全的基础,已经成为了当下研究的焦点。传统的以控制为中心的静态网络安全方式已经难以应对不同的网络安全要求。面对日益复杂的网络安全环境,需要采用基于情境感知的动态信任评估方法来确保网络的安全。并且由于网络节点之间相互关联,每个网络节点的安全态势也会对网络整体的安全产生影响,所以需要对网络整体进行信任评估。针对于当前网络安全所面临的问题,论文通过对基于情境的网络实体行为研究、以及网络节点信任关联度的研究,构建了基于情境感知和网络多维特征分析的可信评估方法,不但实现网络节点可信度的评估而且评估了整网或者子网的可信度。论文的主要研究成果如下:(1)提出一种基于情境感知的网络节点全局信任评估方法该方法在分析节点历史反馈记录的基础上,利用情境相似性对历史记录进行过滤,并计算出节点之间的局部信任度;然后考虑网络的安全水平,计算出节点之间的局部推荐度;最后综合所有节点之间的局部推荐向量建立起推荐矩阵方程,并进行迭代计算得出节点的全局可信度。(2)提出一种基于网络多维特征的网络组合评估方法该方法在分析节点之间的关联性的基础上,给出了网络节点之间的关联性特征的量化方案,在此基础之对各个关联性特征进行合理的加权,求出网络节点的关联度。再选取合适的网络节点评估方法对节点进行信任评估,综合单节点的信任评估值以及基于节点关联度的信任值组合权值,计算网络组合信任评估值。本文对以上的可信评估方法设计了仿真实验,实验表明,以上方法能够提升网络可信评估的性能与准确性。