A medida que los problemas de seguridad en las redes vehiculares continúan intensificándose, garantizar la confiabilidad de los intercambios de mensajes entre vehículos, infraestructura y plataformas en la nube se ha vuelto cada vez más crítico. Aunque la autenticación de confianza sirve como una solución fundamental a este desafío, los modelos existentes no logran abordar efectivamente los requisitos específicos de las redes vehiculares, especialmente en la defensa contra evaluaciones maliciosas. Este documento propone un novedoso marco de evaluación de confianza multidimensional que integra métricas estáticas y dinámicas. Para abordar el problema de las calificaciones maliciosas en las evaluaciones entre pares, se diseña un mecanismo de reversión de calificaciones basado en el agrupamiento K-means para identificar y corregir de manera efectiva los comentarios de confianza anormales. Además, el marco incorpora un mecanismo de asignación de peso de confianza basado en la entropía y un modelo de decaimiento temporal para mejorar la adaptabilidad en entornos dinámicos. Los resultados de la simulación demuestran que, en comparación con enfoques tradicionales, el esquema propuesto mejora la tasa de información exitosa promedio en un 12% y reduce la tasa de falsos positivos al 6.1%, confirmando su rendimiento superior en asegurar las comunicaciones dentro del ecosistema de la red vehicular.