摘要：经典的P2P网络信任模型采用迭代方法由局部信任值推算出全局信任值，每次交易都要引起整个网络节点的迭代运算，导致计算复杂，通信流量大，并且面临交易数据过于稀疏，计算不够精确从而容易陷于恶意节点的共谋、诋毁和睡眠等攻击问题。为了保证数据的稠密性与计算结果的精确性，论文基于概率统计理论，提出了一种新的全局信任模型。该模型根据节点的历史交易情况，运用最大似然估计，假设检验等方法计算出节点的信任度，节点选择与可信度高的节点进行交易。数学分析与仿真实验表明该模型能有效地抵抗恶意节点的攻击，与经典信任模型Eigentrust相比，较大程度地提高了整个P2P网络的成功交易率。

关键词：对等网络 概率统计论信任模型 最大似然估计 假设检验 交易历史记录 

单位：电子科技大学计算机科学与工程学院 成都610054 解放军重庆通信学院 重庆400035