近些年,无线传感器网络技术与应用飞速发展,对人们的生活和工作产生了诸多影响,但是其数据安全问题却存在诸多隐患,由于无线传感器网络采集到的数据涉及大量的隐私数据,因此其数据隐私保护技术的研究至关重要。针对当下安全数据融合的热点问题进行研究,对传统的安全数据融合技术存在的缺陷加以改进,提出两种改进创新的安全数据融合方法。对基于同态加密的安全数据融合方法进行研究与分析,针对当前同态加密隐私保护技术通信负载较大,网络鲁棒性较低等缺陷,本文对原算法进行改进,提出基于ECC同态加密的分域式数据隐私保护技术,提出新的网络模型,对网络感知节点进行分区域处理,本算法弥补了原算法所存在的缺陷。对基于数据切分的SMART(Slice-Mix-AggReGaTe)算法进行研究分析,发现其存在通信负载高,聚合精度低,能量消耗高等缺陷,本文对原算法进行改进,提出基于数据采集量大小的SMART算法,根据感知节点采集数据量的大小进行数据切分,弥补了原算法所存在的缺陷。对两种改进算法和原算法进行对比仿真实验和分析,得出结论,基于ECC同态加密的分簇式数据隐私保护技术较原算法有效提升了网络鲁棒性,降低了网络通信负载;基于数据接收量大小的SMART算法较原算法降低了通信负载,提升了聚合精度。改进算法有符合预期的实验结果,用户的隐私数据得到了较好的保护。