P2P网络已经成为Internet中不可缺少的应用之一,但因其具有的动态、分布、自主等特性使得节点存在恶意行为,如不可靠的服务、大量的欺诈行为、对网络无贡献等,导致节点之间缺乏信任,制约了P2P的进一步发展。于是如何高效地管理网络中各个节点之间的信任,成为P2P网络研究的重要课题。建立可靠的信任模型是解决P2P网络信任问题的有效方法。针对现有模型存在无初始化、无法防止恶意节点的行为、推荐路径查找效率低等问题,本文提出了一种改进的具有奖惩和激励机制的信任模型来处理P2P网络中节点之间的信任关系,对模型的总体结构进行设计,从信任初始化过程、信任度的计算、推荐信任路径的查询以及信任关系的更新四个方面进行深入研究。(1)模型中加入信任初始化过程,在每个节点本地建立了直接信任关系表,分布式地管理信任;(2)信任度的计算综合考虑了直接信任、推荐信任和信誉,能更加正确地评估节点间的信任关系,引入了时间衰减因子的概念,表明节点间信任度是随着时间的增长而衰减的,近期的交互更能影响节点之间的信任关系;(3)在推荐路径的查询中,设计了一种基于蚁群算法的推荐路径查找算法,防止了恶意节点的联合欺诈行为,并且在查找过程中引入了激励机制,鼓励各个节点进行推荐;(4)在信任关系的更新中引入奖惩算法更新节点间信任关系,更好地解决了节点恶意行为带来的安全问题。最后,对模型进行了安全性分析,考察了信任度计算和奖惩更新算法的合理性和对信任度的影响,分析表明本文的信任模型能够有效地预防P2P网络中恶意节点的行为,并且提高了推荐路径的查找效率。