随着物联网和智慧城市的发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)越来越多的运用于医疗、交通、工业、环境监测,国防等领域中。大量随机分布在无人监管的监测区域内的微型节点通过无线通信方式和自组织形成了无线传感器网络。开放的信道为恶意攻击者提供在无线信道中注入虚假数据或对传输数据进行破坏的机会,偏僻的监测区域使得节点容易被捕获。因此判断接收的数据是否正常,是一件必不可少和充满挑战的任务。为了检验接收节点接收到的数据是否可靠和遭到恶意攻击者的破坏,本论文主要完成以下工作:(1)根据混沌理论思想对感知数据的时间序列进行分析和相空间重构,利用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络计算重构后数据的预测值,并根据得到的相空间重构参数计算阈值。根据预测值与实际值间差值是否在设定的范围内对数据的异常情况进行初次判断,根据每周期内异常出现次数是否在根据计算得到的相应范围内对异常情况进行最终判断。本方案重点考虑数据预测和异常判断的准确性。(2)提出了一种利用可逆数字水印进行数据完整性验证的方案。首先计算感知数据的频数直方图,然后将非峰值部分数据与感知时间各自哈希值的异或值作为水印,将生成的水印嵌入峰值部分对应的数据中,接收方提取水印后,比较提取和重新的生成的水印是否相等,如果相等则表示数据在传输过程中没有遭到破坏。该方案实现了数据的无损传输可更加准确恢复嵌入水印前的数据。(3)提出了一种基于鲁棒性的在发送数据前节点进行相互认证的方案。通信双方通过三次握手实现相互认证,被认证方利用能够标识自己身份的信息生成认证水印,将水印冗余的嵌入认证消息的有效载荷中,接收者在提取水印时,如果提取出大于冗余度一半的水印与重新生成的水印相同,则认证成功。本方案重点考虑有效的简化通信双方相互认证的过程,提高水印的鲁棒性,保证数据的安全传输。