无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是人与自然交互的接口,提升了人类感知和收集外界信息的能力。然而,WSN在计算、存储等方面存在一些不足,而且资源利用率有限。另一方面,云计算在存储、计算、共享和分析等方面具有很大优势。基于优势互补的理念,科研人员提出并构建了传感云系统(Sensor-Cloud)。传感云不仅很好地沿袭了WSN和云计算各自的优势,而且还拓展了一些新的功能。然而,随着传感云的发展,其安全问题得到了研究人员的广泛关注。在所有的安全威胁中,内部攻击问题占据很大比例。信任评价机制是解决内部攻击问题的有效方案。本论文对传感云中现有信任评价机制进行了研究,发现了一些需要解决的问题:1)现有信任评价机制消耗了太多网络资源。WSN中,传感器在能量、存储空间、计算能力、通信能力等方面存在一些限制。但信任评价机制的使用会占用很大一部分传感器资源,这会降低WSN的性能和使用寿命。2)现有信任评价机制更多地关注传感器的行为层次信任,对于数据层次内部攻击的检测效果不好。WSN中一些恶意传感器节点的存在并非破坏网络或是窃取数据,而是通过产生错误数据来引导用户做出错误的决策。这种攻击严重威胁了传感云的服务质量。3)信任评价机制如何提高传感云服务的安全和效率。随着传感云用户的增多,重复/相似请求也会增多。如果传感云逐个处理这些请求,效率会很差。针对非实时应用,传感云的服务效率问题不太明显。对一些需要与WSN实时交互的应用来说,服务效率是一个急需解决的问题。可行的解决方案是将WSN中信任评价机制的高资源消耗部分转移到云中。但是,云端远离WSN,会存在很大的延迟问题。雾计算是拓展自云计算的一种计算模式,它更贴近于底层网络并且具有一定的计算、存储和处理能力。因此,本论文提出基于雾计算来建立支持平台和服务接入点,为传感云提供安全高效的服务环境。本论文将雾计算设计为WSN和云的缓冲层,进而实现信任建立、管理、维护等功能。主要研究工作如下:1)解决传感云中信任评价机制对底层网络资源的消耗问题。基于雾计算,将信任评价机制设计成分层模式。这个模式用来将信任评价机制中高资源消耗部分转移到雾层中,用以减少信任评价机制在底层网络中的资源消耗。2)解决传感云中数据层次内部攻击的检测问题。将雾计算分为雾网络和雾平台两个部分。雾网络协助WSN建立底层网络的信任评价机制。雾平台在检测周期到来时,对底层网络收集的传感数据进行分析,以此发现数据层次的内部攻击。3)解决传感云服务的安全和效率问题。为传感云服务建立参数模板和解析模板两部分,并将雾平台作为服务接入点。参数模板将用户请求数字化,减少了数据传输量。解析模板对应于应用程序执行,减少应用程序执行前的准备工作。信任评价机制用于解析模板的建立和传感数据可靠性的保障。综上所述,针对传感云现有信任评价机制的一些不足,本论文设计了基于雾计算的传感云信任评价机制框架。在该框架基础上,实现了分层信任评价机制、数据层次内部攻击检测机制和安全高效的物联网云(传感云)服务结构。通过雾计算不仅将WSN中信任评价机制的高资源消耗部分进行转移,而且建立起安全高效的服务环境。