P2P网络已经成为Internet中最重要的应用系统之一。其自身具有的分散化、自治性、动态性、自组织性、异构性等特点,对P2P的安全问题提出了很大的挑战。现有的P2P网络缺乏有效的机制以提高系统的安全性,如何在P2P各个对等点之间建立起信任关系并有效地进行管理,是P2P网络研究的一个重要课题。本文针对P2P网络中的信任问题进行深入研究,提出了一种新型的动态信任模型--DRTrust(Dynamic RecommendTrust)。DRTrust模型吸收社会人际关系网络信任机制的优点,采用量化方法对P2P网络中的节点信任度进行评估,提出综合信任观点的组成因素和合成计算方法。综合信任由直接信任和推荐信任组成,直接信任通过搜寻节点间的历史交易记录获得,借助在信任计算中引入动态衰减策略提高信任数据的时效性。推荐信任在对目标节点的信任评估中,增加了信息获取的全面性,节点通过信任推荐协议,从多个上游节点获取目标节点在P2P网络中的信誉,再综合得出推荐信任。该模型摒除了以往模型中全局信任度越高推荐可信度越高的假设,通过引入推荐偏移量来更新节点的推荐可信度,增加了推荐信任的准确性。最后,本文引入激励机制,为每个节点添加虚拟信誉货币属性,提高其模型参与的主动性。DRTrust作为P2P体系的一个模块实现,不影响现有的P2P软件架构。整个模块主要由信任处理模块,消息路由器和本地数据库构成。本文给出了一个信任模块的具体实现,以及各个子模块的详细设计和工作流程。仿真实验结果表明,DRTrust较已有的模型能够抵御类型更广泛的恶意节点攻击,使得P2P网络的服务质量得到进一步提高。同时,该模型具有更小的网络开销,将适用于更广泛的网络环境。