作为一种新型网络,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSNs)现已应用到健康监护、军事观察、交通维护、环境观测等许多领域。随着无线传感器网络的广泛应用,随着无线传感器网络的广泛应用,其安全需求也显得日渐重要。无线传感器网络在运行过程中经常面临丢包、信息窃取等安全威胁,于是一个有效的安全工具是必要的。信任管理系统就是在这种背景下被提出,能有效的应对网络攻击,保证网络运行的安全性。由于传感器节点本身的软硬件资源有限,无法进行高复杂度的计算,因此传统的关于信任管理的算法无法有效的运用在无线传感器网络中,而且传统的基于密钥的安全算法,节点被俘获后,敌方很容易从俘获节点获取密钥。因此无线传感器网络要试图寻找一种轻量级的、不需要专门软硬件支持的信任管理算法。本文提出了一种基于拓扑结构层次划分的多值信任管理评价算法,它能够在无数据融合情况下高效的检测出节点的异常行为,找出异常节点,确保网络的信息安全和正常运行。该算法主要有两部分构成：节点的信任评估和模糊路由选择。在节点的信任评估部分,评价节点根据与被评价节点的交互历史行为记录,计算出直接信任值和间接信任值,然后对直接信任值和间接信任值进行权值计算,得出综合信任值。评价节点依据综合信任值对被评价节点的将来行为进行判定。在模糊路由选择部分,根据网络的拓扑结构和节点的信任评估信息,节点依据模糊选择算法决定最合适的消息转发节点路由,这里既保证了消息发送的安全性,又避免进行泛洪广播寻找路径而带来的能量损耗。最后通过OMNet进行算法仿真实验,分析算法的实际运行情况。本文还提出了一种基于交叉管理的节点信任管理算法,它能够在数据融合情况下对簇头和簇内节点进行信任评估,找出异常节点,确保网络的信息安全和正常运行。该算法主要分为簇头节点的信任评估和簇内节点的信任评估两部分。对于簇内节点的信任评估,簇头节点根据事件的交叉感知原理,对簇内节点同一时刻的感知信息融合之前,进行各感知信息之间的关联度分析，依据分析结果对簇内节点进行信任评估,找出簇内的恶意节点。在簇头节点的信任评估部分,当簇内节点监测到融合后的数据没有反映出自身感知数据的特性时,将与簇内邻居节点进行交互,若簇内一定数量的邻居节点的感知信息都没有包含在融合后数据内时,则对簇头行为进行异常标记。最后通过OMNet进行算法仿真实验,分析算法的实际运行情况。