随着嵌入式系统、无线通信和MEMS（Micro-Electro-Mechanical-System,微电子机械系统）等技术的快速发展,具有感知、计算和无线通信能力的传感器以及由其构成的无线传感器网络也得到了飞速发展并己应用到环境监测、医疗卫生、军事国防等众多领域。安全是无线传感器网络走向实际应用必须要解决的一个关键问题。但是,由于无线传感器网络受无线通信、资源以及无人值守等条件的限制,使其在安全性、可靠性以及性能提高上面临困难与挑战。因此,无线传感器网络的安全研究具有独特性和复杂性,并受到了国内外学者的广泛关注,己成为当今研究的热点和难点之一。对于无线传感器网络安全而言,基于密码系统和认证技术的安全机制只能抵抗外部攻击对网络的入侵和破坏,但却无法解决内部恶意节点发起的攻击。因为内部恶意节点能够以合法节点的身份参与网络各个阶段数据处理和通信并发起具有高隐蔽性的内部攻击。内部恶意节点的安全威胁涉及到拓扑控制、节点通信、数据融合、路由等各个方面,所以如何从各个层面设计相应的安全机制来抵御内部攻击是无线传感器网络安全研究的重要方面。本文针对内部攻击引起的网络内部安全问题,以分簇无线传感器网络为研究对象,信任为主线,从分簇、节点通信、数据融合、路由等关键技术展开了深入和系统的研究,并结合具体功能提出了相应的安全措施。论文的主要研究工作如下:（1）提出一种多层不均匀的安全分簇算法SMNCA。SMNCA算法通过建立多层不均匀分簇拓扑网络结构实现了网络负载均衡分配,有效延长了整个网络的生命周期。在簇头选择中,综合考虑节点的相对能量、相对密度、相对中心度计算节点的优先级和节点间的信任评价进行簇头选择,保障簇头选择和建簇的合理性和安全性。最后,通过节点的信任值和优先级在不同的层间选择簇头建立数据传输路径,实现数据的安全传输。SMNCA算法通过多层不均匀分簇设计,并综合考虑节点的优先级和信任值进行簇头选择并建簇,有效提升了网络的生命周期并保障了建簇的安全性。（2）提出一种动态的信任评估模型DTEM。通过监控节点之间的行为属性建立节点之间的信任评估机制来有效识别网络中的恶意节点。信任值的计算包括直接信任和间接信任,直接信任计算中引入惩罚因子与调节函数实现信任评价“快下降、慢增长”的设计目标,间接信任通过可信的第三方推荐节点计算得到。为确保信任整合的科学性,避免主观性,建立一种动态的权重分配函数实现直接信任和间接信任的整合。最后,提出了一种基于诱导有序加权平均算子的时间滑动窗口信任更新机制,可动态地调整参数和交互历史窗口数实现信任值的动态更新,确保高效、动态地进行信任评估,实现内部恶意节点的识别。（3）提出一种基于信任机制的安全数据融合算法TSDAA。为抵御内部恶意攻击节点和故障节点的行为对节点通信数据的破坏和影响,建立一种基于异常数据过滤的信任评估模型,有效抵御数据相关的恶意攻击节点、异常节点和其它内部恶意攻击节点。其次,建立簇内信任评价实现簇内可信节点、簇头节点和融合节点的选择,通过簇间信任评价实现异常簇头节点的识别。最后,对可信节点所收集的数据进行基于信任值加权的数据融合。通过TSDAA算法能够有效识别出恶意节点和异常节点,确保簇头节点和融合节点的安全性,实现安全的数据融合。（4）提出了一种基于信任机制的安全容错路由算法TSFRA。TSFRA算法首先分析了无线传感器网络内部节点失效或被俘所导致的路由安全问题,尤其是针对路由转发的恶意攻击。通过建立节点间的信任评价实现对多种恶意节点的识别以进行可信路由节点的选择。其次,考虑了路由传输的容错性,在源节点与目的节点之间建立多条由不同层可信簇头节点组成的冗余容错路由路径。最后,建立最优路径选择策略,在多条冗余路由路径中选择最优的作为传输路径进行数据传输,并提出一种基于回退策略的路由维护机制。TSFRA算法采用分层路由策略实现了网络负载的均衡性,通过信任评价机制和容错性策略有效保障了路由路径建立的安全性和传输的可靠性。