虚拟计算环境(iVCE)的目标是通过互联网资源的广泛聚合和综合利用,提供强大、灵活、便利的计算能力,并为互联网应用提供和谐、安全、透明的一体化服务支撑,最终实现互联网由“可能的计算平台”向“可信的计算平台”的转变。然而,由于互联网资源自身具有的动态性和自治性,使得虚拟计算环境的研究与发展面临许多新的挑战。其中,从可信的角度出发,虚拟计算环境中自主元素行为的不可控性和自私性常常使之面临“搭便车”、不可靠服务、服务策略性投机、评价倾向性投机等一系列问题,这些问题的泛滥将直接导致虚拟计算环境本身的可信性降低,服务质量难以保证。为此,建立完善有效的信誉机制,对自主元素行为进行约束利导,通过自主元素行为可信性的提升促进系统整体的可信、和谐发展,已经成为互联网计算和虚拟计算环境研究与发展的一项重要思路和迫切需求。围绕虚拟计算环境下构建激励相容(Incentive-compatible)的信誉机制这一关键问题,本文在深入分析现有信誉和激励机制研究工作的基础上,主要从基于信誉的惩罚激励机制、信誉证据评测方法、诚信评分激励机制,以及面向应用的可信服务选择几个方面的关键技术展开研究。相对于现有的信誉机制研究工作,本文的研究在信誉刻画的合理性、激励机制的有效性和自实施性(Self-enforcing)、对不良行为的抵御能力、评分可信度的判定以及服务选择方法的提供方面都取得了较为明显的改进。本文的贡献主要体现在:1)针对自组织系统中“搭便车”行为和恶意节点不合作行为对系统可用性造成的影响,为鼓励自主元素积极参与诚实协作,提出一种基于信誉的惩罚激励机制PETrust。基于重复博弈分析自主元素交易过程中的内部收益变化,引入信誉度计算及信誉恢复区分机制,通过可信辨识、信誉度、行为偏离标识三元组描述及其相关联的计算模型,反映信誉、惩罚激励、自主元素收益的关联变化,激励理性自主元素为获取最大收益积极参与诚实协作。自主元素的行为偏离将使其信誉受损,惩罚周期考虑了自主元素贡献、信誉状况、时间衰减的因素,并可以随机概率控制,实现惩罚力度的细粒度动态调整。给出基于信誉信息匿名存储管理的PETrust分布式实现。理论分析和实验表明:PETrust能够基于信誉有效刻画自主元素的不同行为特征,能够有效激励自主元素诚实协作的积极性,提高系统的整体效率,并具有更好的抵御共谋欺骗的能力,是一种与系统整体可信目标激励相容的机制。PETrust同时具备计算复杂度低,报文通信量小的特点,利于部署实施。2)为判定自主元素的评分可信度,提出一种基于D-S证据理论的信誉证据评测方法MEER。首先在信誉证据的各特征项上,基于肯德尔和谐系数等级相关判别方法得出评分排序一致性的度量,并结合评分相似性的距离度量,构建出各特征项上的基本可信度分配函数BPAF,从而得到支持诚实或虚假的信度分配。然后利用Dempster组合规则对多特征的信度进行融合,给出自主元素当前评分可信度。分析了MEER的时间复杂度。引入自适应和安全增强方案,提高MEER对实时动态环境的适应性和效率。实例分析和仿真实验表明,MEER伪评识别率高而误判率低,并具备偏向型信誉证据检测能力。3)为鼓励自主元素积极诚实评分,提出一种诚信评分激励机制IMCR。引入评价信度和服务信度作为衡量自主元素行为可信性的双重指标。基于评分诚实度和评分参与度计算自主元素评价信度。基于给评方的评分诚实度、评价信度和服务满意度评分,计算自主元素服务信度。通过服务信度与评价信度的关联设计,实现服务区分机制,激励自主元素为获取更多优质服务而诚信评分。给出了IMCR的分布式实现。大量仿真实验表明:IMCR能够有效刻画不同行为特征自主元素的评价信度和服务信度的变化状态,能够实现自主元素基于评分可信性的差异化服务,与其它模型比较,IMCR具有更好的诚信评分可靠服务激励效果。IMCR机制简单有效,易于分布式部署与计算,适用于建立与系统整体可信目标激励相容的信誉系统。4)鉴于服务资源的信誉多客面性,以及服务选择具有偏好性的应用需求,提供一种基于信誉的可信服务选择方法。分析和归纳服务选择过程中普遍关注的多个信誉客面和选择偏好,利用模糊集理论的决策方法,进行信息融合并形成备选服务资源的优劣综合排序,供资源选择之用。