近年来，随着无线传感器网络在各行各业中的广泛应用，网络安全问题已成为国内外研究的热点，其中隐私泄漏是安全问题中非常重要的一部分。网络拥有者不仅需要对抗外部的“窃听者”，还要抵御网络内部的恶意节点，保证所有节点在实现协同感知的情况下，各节点的隐私信息不被泄漏。　　本文针对平均一致化过程中，网络中节点初始状态会被泄漏的问题展开研究。首先介绍了经典的一致化过程，并设计了一种有限长度的噪声序列，在保证网络节点实现收敛的同时，达到了隐私保护的目的。　　然后鉴于众多隐私保护的一致化算法中存在的缺陷，本文提出一种改进的隐私保护一致化算法，在一致化迭代之前，节点之间先进行握手连接以验证身份，然后为不同的邻居设计不同的噪声序列，在一致化的过程中，添加噪声从而保护隐私。接着，从理论上分析了算法的收敛能力，以及对节点初始状态进行极大似然估计的方差，验证算法的隐私保护效果。　　进一步，考虑窃听者对网络隐私泄漏造成的影响。在进行了隐私保护的一致化协议中，对于一个能量受限的窃听者，分析了其最优的窃听策略，并利用一种基于序列二次规划的算法来求解这一问题。　　最后，通过Matlab仿真，验证了本文中得到的结论，并分析了所添加噪声序列的分布对收敛性的影响，以及小世界网络模型中最优的攻击策略，可以指导本文更好的保护网络。