车载网络（VANET）是一种特殊的移动（MANET）网络,它是建立在车辆与车辆、车辆与路边单元之间的自组织网络,由车辆节点和路边单元组成,包含V2V、V2I两种通信方式。车联网是智能城市的重要组成部分,同时车联网网络拓扑的高度动态性和无线扩展性等特性使车载网络存在安全可靠性方面的安全隐患,道路上存在的不诚实车辆节点会导致车联网中传递的消息被篡改或者增加消息转发的延迟时间甚至把消息丢弃,目前还没有完善的安全防护系统保障车载网络的可靠安全性能,所以寻找并维持一条可靠安全的路由路径是非常重要的,导致安全路由算法成为了车载网络当前研究的热点和难点。本文主要是针对车载网络路由安全面临的安全挑战性问题,提出了基于车辆节点移动性分簇的分簇机制,构建了基于车载网络中信息可信度和节点信誉值的安全信任模型,并在信息属性的基础上对路由算法CBR、AODV进行安全性能改进,基于信任模型设计了安全信任路由算法TSRP,最后通过仿真实验对信任模型和改进设计的算法进行测试分析,具体研究工作包括:在分析车载网中节点（车辆和RSU）交互过程中的安全隐患,针对市区交通的特性,提出了基于车辆移动特性的分簇机制。在分簇机制CMV的基础上,设计了信息可信度的计算方法,并应用模糊逻辑判断事件信息正确性,提出了节点信誉值更新方法,构建了信任模型CSTM。该模型能够将不诚实节点排除车载网络,保证车载网络的安全可靠性。通过实验表明,在速度、车辆密度一致的情况下,信任模型CSTM能够在一定程度上减少平均传输延迟,但是真实性检测率和受信任数据包方面仍有提升的空间。在分析车载网中路由算法性能差异后,针对路由算法在安全信任方面的隐患,对CBR、AODV算法进行了优化改进,优化后的算法在端到端的延迟和投递率以及路有消耗都有一定的提升,但是还是存在投递率较低的问题。针对这一问题,基于信任模型CSTM提出了安全路由算法TSRP,实验表明新提出的算法在投递率上有一定的提升。本文中的实验过程是基于由OMNET++、SUMO以及Veins组成的车联网仿真平台进行的,设计了仿真总体框架,给出了移动轨迹导入模块、网络仿真模块、路由实现模块,详细设计了 TSRP路由协议的的具体实现,介绍了实验过程。通过实验可以得出节点的安全信任属性可以指导路由算法设计,能够改善路由算法在平均延时和投递率方面的性能。