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随着互联网技术的进步和网络应用的普及，对等网络、移动自组网络、网格以及无线传感器网络等新型网络模型相继出现，由于此类网络具有开放、动态、自主、分布式等特性，使得安全问题更加突出，但由于缺少可信第三方，因而基于大量硬安全手段的传统安全机制已经不再胜任新型网络的安全管理，研究者纷纷转而寻求信任管理技术。
在随机网络环境如对等网络(P2P,peer to peer)中，各种随机因素对实体信任的建立与演化有较显著的影响。本文从实体信任具有动态性和随机性这一事实入手，研究了随机动态网络环境中的信任演化这类特殊的随机过程，提出了一系列信任测度、演化、存储和评估等随机模型，系统地解决了信任管理中的关键技术问题。
本文的主要工作如下：
(1)建立P2P网络随机模型并分析其随机特性。P2P网络的复杂构造决定了p2P网络演化的复杂性，利用Markov随机过程分别建立网络节点规模和网络资源规模两个随机模型，推导出节点规模和资源规模的极限稳定分布。
(2)构建节点主观信任的随机模型。从“节点行为是其主观意愿的客观反映”这一假设入手，将节点行为看作是一个反映信任试验结果的随机变量，研究信任随机变量的分布以及演化过程，分析了信任随机变量的统计量及极限分布，并提出一种简单的随机决策方法。
(3)提出基于行程的动态分布式信任模型。借助数据压缩中行程编码的思想，对节点行为记录进行压缩编码，构造动态信任的评估模型。引入周期、折扣和累积速率等指标，能够实时反映节点行为性质，更加准确地甄别和抑制恶意行为，同时提高信任信息存储方面的效率。
(4)研究恶意节点行为的随机模型及分布。通过对恶意行为历史随机序列的概率分布的研究，以概率分布为标尺建立了恶意行为的分类模型，通过相关系数和距离等测度，可以区分独立与共谋恶意，为实际系统中的恶意防范机制提供依据。
(5)提出基于群的信任层次化存储模型。研究分布式信任管理机制的改进策略，将集中式与分布式的管理理念相结合，提出基于信任群的分层、分区域的节点管理策略和信任计算方案，以及基于转移概率的群间异动策略，较好地解决了分布式信任的管理效率问题。
(6)建立基于匿名认证的安全通信模型。在匿名性的假设前提下，探讨了信任管理面临的安全问题并提出信任信息安全解决方案，能够有效提高信任管理的可靠性。然后借助马氏生灭过程详细讨论了文件污染的生存模式、传播途径及传播规律，并给出基于信任的污染传播控制机制。
(7)建立基于MDP的信任模型评价模型。以节点的信任状态为基础建立了基于信任决策的马氏决策过程，构建多个效用函数作为评价系统可用性、可靠性以及稳定性的指标，综合分析典型信任模型的性能。
本文的价值在于全面利用随机分析方法研究随机动态网络中信任测度、存储、决策的问题，用统一的方法解决了信任管理的建模问题，为随机方法在计算机领域中的应用找到了一个新的课题，并为后续研究奠定基础。