随着流媒体的快速发展,如何令流媒体在网络环境下更加安全、稳定、高速的运输成为了研究的热点。应用层组播网因其无需额外的硬件设施,也无需修改网络协议,易于流媒体应用在Internet上的部署而得到广泛应用。但是由于应用层组播网开放、匿名的特性,使得维护开销大、管理困难、恶意节点的欺诈行为随处可见。导致这些问题的根本原因在于应用层组播网对节点缺乏有效的约束机制,节点间缺乏信任。信任模型是解决应用层组播网安全问题的最主要的方法。然而,目前存在的信任模型却存在着信任计算片面性、不准确性和不能有效地抑制恶意行为等问题。此外,如何令信任模型稳定的运行在应用层组播网动态的网络环境中也是一大难题。本文在研究现有信任模型基本思想的基础上,根据对信任模型中的关键性技术的分析,提出了一种改进的基于信誉的信任模型。该模型对信誉值进行分类,把信誉分为信誉直接评估值和信誉间接评估值,并按照不同的权值综合起来计算节点的信誉值。在对信誉直接评估值的计算中,引入惩罚机制,对恶意节点的行为起到警示作用。在对信誉间接评估值的计算中,综合考虑了推荐节点的推荐值和推荐可信度。推荐可信度会影响推荐节点在信誉值计算中的比重。对于推荐可信度比较低的节点,其所提供的推荐在信誉值计算中的权值较小,对计算结果的影响也小,从而有效避免了恶意推荐的不良影响。并提出了基于推荐可信度的随机抽取算法,该算法的主要作用是当推荐节点过多时,采用此随机抽取算法抽取定量的推荐值,尽量避免了组播网中节点通信的速率不会因为信任模型计算量过大而下降。同时,为了使该信任模型能够稳定有效的运行在应用层组播网络环境中,提出了构建稳定的应用层组播网和提高应用层组播网稳定性的算法思想。最后,设计了基于应用层组播的信任模型的架构。该架构描述了节点加入组播树,在组播树中信任模型的保护下进行通信,最后离开组播树的全过程。该架构适合流媒体技术的应用,因为该架构下的流媒体传输的稳定性和安全性都大大提高。仿真实验表明,本文提出的信任模型比传统信任模型具有更加良好的性能,能更好抵御应用层组播网络中的恶意行为,并能很好地解决应用层组播网络中的安全与稳定性问题。