无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）是由大量部署在恶劣或敌对环境的传感器节点组成的自组织网,负责采集监测区域内的环境信息,并将经过处理后的信息通过传输媒介发送给用户。与传统的Internet 网络相比,无线传感器网络在终端类型、网络拓扑、数据传输、组网方式等方面有很大不同,这导致WSNs面临的安全威胁比Internet多得多。同时,由于传感器节点具有功能简单、计算能力、存储容量以及能量资源有限的特点,这也使得WSNs在网络安全方面的工作颇具挑战性。无线传感器网络遭受的攻击可分为外部攻击和内部攻击。传统的加密技术可以保护数据信息,身份认证机制能够验证节点的合法性,这些方法可以有效地防御外部攻击。而内部攻击中的恶意节点掌握着通信的认证及密钥信息,具有合法身份的恶意节点能够通过参与节点间的通信,对网络发起攻击,因此,内部攻击对WSNs的威胁性远远大于外部攻击。选择性转发（Selective Forwarding,SF）攻击作为最具代表的内部攻击之一,其隐蔽性强,易与其他攻击相结合,还没有一种方法可以完美地抵御它。本文旨在提出一种能够检测并防御WSNs选择性转发攻击的方案,全文工作总结如下:1.基于现有的检测方法,提出WSNs选择性转发攻击检测方案需满足的要求。深入了解WSNs的研究现状,以及不同协议层遭受的主要攻击类型,重点对隐蔽性强、难以被检测的选择性转发攻击进行分析。总结现有的安全机制的优缺点,得出无线传感器网络选择性转发攻击检测方案需要满足以下几个要求:（1）算法复杂度低;（2）正常节点误判率低;（3）恶意节点漏检率低;（4）最大化网络吞吐量;5)降低算法对网络寿命的影响。2.提出基于DBSCAN与博弈论的WSNs选择性转发攻击的检测与防御方案。在深入分析了经典的聚类算法和已有的基于博弈论的异常检测方法之后,结合网络特征及各类算法的优点,本文提出了一种基于DBSCAN与博弈论的WSNs选择性转发攻击的检测与防御方案。该方案的主要创新点包括:（1）根据被捕获的具有合法身份的恶意节点与正常节点间的行为区别,提出使用节点担任簇首（CH）时的累积转发率（CFR）以及担任成员节点（MN）时的累积传输率（CTR）形成数据集,以供汇聚节点（Sink Node,SN）执行周期性聚类检测算法。算法交给SN周期性执行,可以减轻监控节点（IN）的负担,降低节点能耗。（2）单轮聚类检测结果往往存在较高的漏检率,本文在恶意节点和正常节点共存的网络环境下,将可疑节点和正常节点间的交互建立为信息不完整的非合作博弈,并根据参与者的行为策略建立支付矩阵,以求解混合Nash均衡解。基于DBSCAN与博弈论的WSNs选择性转发攻击的检测与防御方案可以明显提高网络吞吐量保证网络安全性。方案中采用了动态行为监测机制,与全时间行为监测相比,网络生命周期更长。3.基于前期的研究成果,提出一种改进的检测与防御方案。DBSCAN采用全局参数进行聚类,当簇间密度相差较大时,聚类效果较差,而层次聚类可以得到不同终止条件下的密度聚类。HDBSCAN算法是两者的融合,通过对HDBSCAN的原理进行分析,构建基于HDBSCAN与博弈论的WSNs选择性转发攻击的检测与防御方案。经过改进后的组合方案中恶意节点漏检数更少,网络吞吐量进一步提高。4.仿真实验。以MATLAB 2019a为实验仿真平台,构建网络布局,并模拟WSNs中的选择性转发攻击。选用误检数、漏检数、网络吞吐量,单轮数据包成功转发数以及网络寿命五个指标对方案的性能进行评估,并借助对比方案来测试本课题所提出算法的有效性。仿真结果表明,迫使恶意节点调整其行为策略可以有效地提高网络吞吐量并延长网络寿命,并且相对于基于DBSCAN的组合方案,基于HDBSCAN的组合方案对网络吞吐量的贡献更大。