移动Ad Hoc网络能在缺少网络基础设施的环境中实现快速的组网通信,因此被广泛的应用于灾难救援、军事行动、环境监测和野外探险等环境中。但移动Ad Hoc网络拓扑变化频繁、无线开放链路、节点资源有限等特性使其面临很多安全威胁。特别是移动Ad Hoc网络的每个节点既作主机又作路由器,并以多跳的方式进行数据传输,因此路由安全问题十分重要。当前,国内外主要从密码学机制和信任评估机制两方面来研究移动Ad Hoc网络路由安全。基于密码学机制的方案虽然安全性较高,但其只能解决静态安全问题,无法阻止恶意节点的内部攻击,也无法解决网络拓扑频繁变化带来的链路可靠性问题。而基于信任评估的方案,能够建立和维护实体间的动态信任关系,具有抵抗内部攻击、部署应用灵活、降低安全成本等特点,所以非常适合移动Ad Hoc网络。当前基于信任评估的移动Ad Hoc网络安全路由方案主要存在两个方面的问题,一是现有信任模型难以精准检测恶意节点的攻击并进行有效防御,二是在路由选择阶段不能从网络全局寻找可信度最高的最优路由。为此本文设计了一种带有恶意行为检测的信任模型,并引入Q学习解决寻找可信度最高的最优路由的问题。具体工作如下:首先,针对移动Ad Hoc网络特点,以直接信任属性、攻击行为属性和节点合作属性为信任因子,建立基于加权求和的信任模型,在此基础上设计了信任管理模块,包括信任值初始化、监测模块、信任值计算更新模块和恶意节点管理等四个模块,能够对Ad Hoc网络节点的行为进行可信度评估,并依据信任值识别和隔离恶意节点,做好路由选择前的基础工作。其次,设计了路由选择模块。基于AODV路由协议和提出的信任模型,通过修改AODV协议产生多条路由,并引入Q学习实现路由选择算法,最终形成本文的基于信任模型和Q学习的TQAODV路由协议。最后,基于NS3网络仿真软件对TQAODV路由协议的安全性和性能进行了仿真验证。实验结果表明,改进后的路由协议能够有效识别和隔离恶意节点,并从网络全局寻找到一条具有高可信度的最优路由,明显减轻了恶意节点攻击的危害,提高了数据包吞吐率,降低了丢包率和端到端延迟。具有十分重要的理论意义和实际应用价值。