El Internet de las Cosas (IoT) está expandiéndose rápidamente y se está convirtiendo en una parte integral de la vida diaria, aumentando el potencial de amenazas de seguridad como malware o ciberataques. Muchos sistemas integrados (ESs), responsables de manejar datos sensibles o facilitar actividades en línea seguras, deben cumplir con estrictos estándares de seguridad. Por ejemplo, los procesadores de pagos emplean componentes críticos de seguridad como chips distintos, manteniendo una separación física de otros componentes de red para prevenir la filtración de información sensible como claves criptográficas. Establecer un entorno confiable en IoT y ESs, donde las interacciones se basan en el modelo de confianza de nodos de comunicación, es un enfoque viable para mejorar la seguridad en IoT y ESs. Aunque la gestión de confianza (TM) ha sido ampliamente estudiada en redes distribuidas, IoT y ESs, aún existen desafíos significativos para su implementación en el mundo real. En respuesta, proponemos un algoritmo híbrido de reglas difusas (FRA) y un mecanismo de planificación de confianza (TPM), denominado FRA + TPM, para una gestión efectiva de la confianza y para reforzar la fiabilidad de IoT y ESs. El sistema propuesto fue evaluado frente a varios métodos convencionales, arrojando resultados prometedores: precisión de predicción de confianza (99%), consumo de energía (53%), detección de nodos maliciosos (98%), tiempo de computación (61 s), latencia (1.7 ms) y rendimiento (9 Mbps).