近年来,物联网受到各界广泛的关注,作为一种新型的泛在网络,物联网感知层相比于其他网络,对物理世界具有更深层次、更广范围的接触的特点。因此,感知获得的数据具有“异构、实时、分布、海量”的特点。通过无线传感器获取数据技术是物联网感知层所采用的关键技术之一。感知数据的可靠性、有效性、安全性及稳定性是物联网感知层领域的研究热点和难点。本文在总体介绍物联网的发展背景、相关理论及应用的基础上,从物联网可信感知技术入手,介绍了无线传感器网络的特点,并将无线传感器网络与传统网络进行对比,分析无线传感器网络安全问题的特点以及目前常见的安全防御思想；同时,重点介绍了无线传感器网络易遭受的攻击类型,对目前业界提出的经典算法进行了总结与归纳,并对这些经典算法的优点与不足进行了分析。针对Hur算法容纳度低、所需先验知识多,提出对特征节点分析的恶意节点检测算法(DAFNA)。该算法首先对事件源的能量值估计,且在此过程中过滤保留良性特征节点；然后以特征节点为参照建立坐标系,通过分析待检测节点与事件源的距离计算值与距离感知值之间的差异,进行恶意节点的判断；最后通过仿真实验,对该算法性能进行分析,并与Hur算法对比,得出DAFNA算法所需先验知识少,恶意节点容纳度比Hur算法更好。此外,本文针对虚假数据攻击还提出基于三角形内点几何性质的判断算法。首先将感知节点排序成能量值序列,并由判断节点的后续点对构造一系列三角形的集合；然后分别提取出各三角形内点能量感知最小值,重新构成集合,另外提出可信度函数,根据三角形内点性质与可信度函数提出对提供偏小值的恶意节点判断依据,同时,通过分析三角形内点能量感知最小值集合,根据三角形内点性质,也能得到对提供偏大值的恶意节点判断依据；最后,通过仿真实验,对该算法进行性能分析。