无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)是物联网的关键技术,在很多领域都有着广泛的应用。WSN的特点是传感器节点多、网络规模大,通常部署在暴露的外部环境中,因此很容易受到各种形式的攻击。认证是保障网络安全的基础,传统的认证多采用集中式认证的方式,但是这样的认证机制存在很多的弊端:网络的安全性完全依赖于认证中心,一旦认证中心遭到恶意攻击,整个认证系统会陷入崩溃;当网络规模扩大的时候,由于认证中心的计算能力、存储能力有限,会影响网络的性能;而且随着WSN的发展,网络的拓扑结构千变万化,集中式认证灵活性不够。因此集中式认证的安全性不高,可扩展性差。通过在WSN中建立分布式信任模型可有效的解决这一安全问题。本文对分布式信任模型做了详细的研究,提出了基于推荐和风险控制的无线传感器网络信任模型(RRCTM模型),具体的工作和创新内容如下:第一,为了更准确的计算交互节点的信任值,本文引入了推荐机制。不仅根据节点之间的历史交互记录得到直接信任值,还委托第三方节点对目标节点进行推荐,综合自身以及第三方节点的信任数据,综合评估目标节点的信任值。本文对于推荐机制进行了详细的算法设计。第二,为了保证网络中所传输数据的准确性,在模型中设置了风险控制机制。本文参考了金融领域的Va R风险度量方法,提出了风险控制模型,根据网络中的交互情况进行风险度量,再根据风险值,进一步调整交互阈值,从而提高系统的灵敏性,可有效抵御恶意节点的攻击。第三,为了保证真实、安全的节点,在模型中设置了奖惩机制。第三方节点需要为自己的推荐行为负责,如果提供的信任数据是真实的,则对其进行相应的信誉奖励;否则进行相应的信誉惩罚,使模型具有较强的动态自适应性。仿真实验结果表明,RRCTM模型开销低,信任评估准确,能有效抵御网络中各种恶意节点的攻击,保证无线传感器网络的安全性。