可信网络是可信计算思想在网络上的延伸与应用。由于电子商务、电子政务等网络活动的迅速延伸,网络对人们生活的影响越来越大,人们对网络的依赖性日益增加,所以如何构建一个安全、可控和可信赖的网络即可信网络具有重要的研究意义。网络用户行为可信是可信网络的重要研究内容之一,与用户的身份可信相比用户的行为可信不但控制力度更细更具体,而且是一种动态的信任形式,因此用户行为可信是构建可信网络的关键因素。本文主要研究了网络用户行为可信的评估算法,以及由此产生的网络用户行为证据的监测和管理机制,最后构建了一个多层分布式网络系统对上述研究结果进行了验证,并取得了良好的效果。网络用户行为可信与否在判定过程中并不存在绝对分明的界限,具有中介过渡性,属于模糊概念。由此本文提出一种基于模糊决策分析的网络用户行为评估方法,通过计算用户行为对于可信的隶属程度(可信隶属度),依据可信隶属度对用户行为进行等级划分,从而得到用户行为评估结果。该方法的优点在于：契合网络用户行为自有的模糊性,计算复杂度低,只需得到关于“重要性”有序二元比较矩阵第一行元素值即可算出各证据权重,适用于实际网络中实现。用户行为评估结果可以用于计算用户节点的路由选择,也可以根据相应的控制策略和资源分配策略,调整节点的访问权限和计算任务分配。用户行为以具体的用户行为证据来表征,用户行为证据是定量评估用户行为的基础数值,获得满足实际用户行为评估所需并且能够充分表现用户行为的证据是成功对用户行为进行评估的基础。因此本文提出了一种网络用户行为证据监测和管理机制,将网络监测分为网络可用性监测和网络性能监测,再加上中央节点的安全事件通告,共同构成了用户行为证据的监测机制。根据监测所得各证据,量化成证据优属度,通过与历史记录的证据优属度进行加权更新,实现用户行为证据的管理。该机制能有效的获取网络用户行为证据并计算出用户行为证据优属度。在上述研究基础上,构建并实现了一个用Python语言编写的基于用户行为评估的多层分布式网络系统。该系统使用下文所提出的用户行为证据监测与管理机制和用户行为评估方法来实现用户行为可信的评估,并根据用户行为评估结果进行任务或权限分配等操作。实验结果表明该系统能有效的监测和管理用户行为证据,实现用户行为可信的准确评估。