随着物联网概念的快速发展，作为物联网最底层的交互单位——智能物件，越来越受到关注和研究。智能物件作为可以独立感知和执行的个体，在物端协同、信息物理系统等方面发挥着重要作用。伴随研究的深入，智能物件的标准协议和应用领域不断在丰富。为了保证这些协议和应用的安全性，如何防止智能物件在交互中受到攻击和威胁，逐渐成为一个受到关注的问题。本文对现有的智能物件安全交互问题，提出了对应的模型和解决方案，主要贡献如下:　　(1)提出了基于智能物件通信特征的信任评估模型　　本文分析了智能物件交互架构，讨论了针对现有智能物件的一些攻击方式。根据智能物件场景需求，本文设计了采集通信特征并加以分析的方法，最终提出的基于智能物件通信特征的信任评估模型。　　(2)提出了用于评估智能物件信任度的随机森林算法　　本文对通信特征内容进行详细的讨论和分析，设计模型特征的生成方式并进行了特征选择。在智能物件对计算资源的占用和内存消耗十分敏感下，本文根据模型的场景需求，分离了随机森林模型的预测部分，并在智能物件上实现了的随机森林算法。　　(3)开发实现了信任评估原型系统　　本文以实际RPL协议和Contiki操作系统为基础，从数据收集、模型训练和在线评估方面都进行了详细的实现。提出一系列方案解决了部署前期数据不足、评估召回率不满足安全需求等问题。对模型的有效性，本文进行了仿真和实际节点实验。　　本文提出的基于智能物件通讯特征的信任评估模型，统计智能物件之间的交互行为数据，并转化为可以进行分类的特征;将特征输入随机森林评估周围节点的信任程度;最终借助信任度对节点采取措施。从模型的总体架构到智能物件评估系统的具体实现，本文都进行了详细的讨论和设计。在Contiki系统和RPL协议上，本文进行了仿真和实际节点实验。实验表明通信特征信任评估模型可以成功隔离具有攻击行为的节点，并且产生额的外功耗符合智能物件的低功耗要求，证明了模型的可用性和有效性。