随着计算机、无线通信和传感等技术的日益发展,无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)已广泛应用于军事作战,医疗管理,森林防火和空气质量监测等多个领域。当无线传感器节点被部署到非常复杂的环境后,由于其自身的计算能力有限,传输环境的开放性等因素,通常容易遭受到攻击。攻击节点通过捕获无线传感器网中的正常节点来获得节点中的有用信息(包括节点位置、密钥、节点身份)并加以复制构成一个能发起各种内部攻击的克隆节点。研究者已经提出了许多方法来对付这种恶意攻击模式,然而这些方法中都存在一些不足。例如,(1)直接检测克隆节点时,没有考虑到庞大的网络规模,这会造成巨大的能量浪费;(2)在分簇网络中,不能同时检测数据传输节点和簇头节点是否被恶意节点攻击。为了快速高效地发现克隆节点,本文做了以下贡献:首先,本文提出了基于变异系数的模糊分簇算法。由于无线传感器网络部署的范围比较广,攻击者可能存在网络的任何位置,为了尽可能快速地找到克隆节点,我们提出了一种基于变异系数的模糊分簇算法来对整个网络进行分簇。主要目的就是在每个簇内直接对克隆节点完成快速定位,从而节约每个节点的能量,延长网络寿命。基于变异系数的模糊分簇算法不仅改进了对初始质心的选取,还对数据的不同维度进行了加权变异,从而极大地减少无关维度的影响。其次,本文提出了基于探测克隆节点存在的入侵检测算法(IDA)。在这种算法中,我们选择功耗较小的节点作为监测节点(Witness node),这些监测节点在簇内全覆盖地监测数据传输节点和簇头节点是否被克隆。在监测数据传输节点时,通过分析错失探测概率和有效吞吐量来确定簇内的数据传输节点是否被克隆。在检测簇头节点时,通过设置合适的报警阈值来确定簇头节点是否被克隆。最后,通过充分的理论分析和数学推导,表明与已有的检测算法进行了对比,本文提出的入侵检测算法(IDA)是一个有效可行的方法。仿真实验表明入侵检测算法(IDA)在检测克隆节点时,其检测效率比以前的检测方案大大提高,并且网络安全、吞吐量和寿命也得到了一定的保障。实验结果也表明在选择合适的编码函数时,错失探测概率会大大减小,网络的有效吞吐量也可以得到一定的提高。