无线传感器网络以数据为中心的特性，使得数据在其中占据着尤为重要的地位。部署在观测区域的大量传感器节点搜集数据，并将其反馈给基站。本文探讨现今无线传感器网络中的错误数据滤除机制，旨在寻求方法来保证传感器网络所搜集数据的正确性，达到给最终用户提供可靠数据服务的目标。 无线传感器网络错误数据滤除的关键挑战在于，如何识别所接收数据包内容的真实性，如何隔离恶意节点，以及单个传感器的有限资源带来的顾虑。 本文提出了一种黑名单辅助的随机错误数据滤除机制BSEF。BSEF并不是逐包地检验数据内容来过滤错误数据，而是将滤除提升到节点的层次。BSEF引入黑名单来维护当前恶意节点的信息，使得来自黑名单中节点的数据包直接被滤除，而不需再对其数据内容进行验证。 BSEF以协作的方式运行。BSEF依据多个转发节点对数据包的验证结果来决定是否将其丢弃，因此，攻击者将更难扰乱正常数据包的传输。此外，BSEF根据传感器节点的地理位置，在节点之间合理地分配数据包的验证任务，从而平衡了各个节点的能量消耗，延长了网络生存时间。 本文从理论分析和仿真实验两个方面评估BSEF的性能，结果证明了BSEF在多数情形下的优越性能。BSEF不仅能够在5跳之内滤除80％以上的错误数据，而且与现今错误数据滤除机制相比，节省了20％～30％的能量消耗。