云计算作为并行计算、网格计算和P2P计算的发展和融合，是一种商业计算模式，其利用虚拟化技术，按需向用户提供计算服务、存储服务和软件服务，得到了越来越广泛的应用。安全是云服务面临的主要挑战和困难，信任作为传统安全机制的有效补充，被引入到云计算中，通过对云计算中的云服务、云提供商和云用户的信任评估，加强云计算的安全。　　云服务是指通过云平台以按需、易扩展的方式获得所需的服务，这种服务可以是软件、硬件、计算能力、存储能力，也可以是其他服务。云提供商作为提供云服务的载体，其目的是为广大的用户提供安全、私密、快捷的服务。云提供商的本质是“云”，用户通过接入“云”进行服务的选择。当前，提供云服务的云提供商有：Google，Amazon，Microsoft以及 SalesForce等。作为商业模式下的云提供商及其提供的云服务，其可信性对整个云计算的发展有着极大的影响。　　本文通过研究云计算特性和云计算环境下的信任模型，针对云计算环境下的云服务和云提供商的可信问题，提出一种基于QoS属性的云服务信任计算方法和一种基于模糊综合评价法的云提供商信任评估方法。论文主要工作包括以下几个方面：　　（1）介绍云计算、云服务和云提供商的概念，阐述云计算的模型和部署，并对当前云提供商的云服务平台技术进行剖析。概括信任管理机制及其信任模型的演化研究现状，结合云计算环境和信任机制，分析云计算环境下传统信任模型的不足。　　（2）针对云计算环境中实体信任评估问题，提出一种基于QoS属性和用户满意度的信任计算方法。该方法根据系统监测到的QoS属性数据，以及用户对交互行为的满意度评价计算信任度；引入自信因子，动态自适应调整直接信任和推荐信任的比例，抑制恶意推荐的影响。　　（3）针对云计算环境中云提供商信任评估问题，提出一种基于模糊综合评价法的云提供商信任评价方法。该方法将服务的QoS指标引入到信任评估中，构建云提供商、服务和QoS指标的层次模型，利用层次模糊综合评价法进行评价，再用分歧度进行最优化处理，计算云提供商信任度。　　（4）在Netlogo仿真平台上，对基于QoS属性和用户满意度的信任计算方法的性能进行仿真验证和分析，进一步验证方法的合理性。在 MATLAB上仿真平台上，验证基于模糊综合评价法的云提供商信任评价方法的合理性。