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无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由部署在监测区域的资源受限节点通过无线通信的方式形成的多跳自组织网络。数据融合技术是无线传感器网络的关键技术之一，它可以去除网络中的冗余信息，减少数据传输量，从而有效地提高整个网络的能量和带宽效率。然后，无线传感器节点的计算能力、存储能力和能量供应都非常有限，且所有的节点都通过无线自组织的方式形成网络。因此，无线传感器网络的数据融合过程极易受到各种类型的攻击。攻击者可以通过窃听的方式来获得网络中传输的数据信息，或者俘获网络中的合法节点，并冒充该节点向网络中注入虚假信息，致使基站获得错误的融合结果，进而对网络产生错误的判断。近年来无线传感器网络越来越多地应用于军事、金融以及医疗等信息敏感领域，确保数据融合过程的安全也因此变得至关重要。传统的安全数据融合方案大多从机密性性和完整性两个方面为融合中的数据提供安全保障。但是这些方案存在安全等级低、能量开销大等问题。针对这些问题，本文从提高网络安全等级和降低网络能量消耗这两个角度对无线传感器网络的安全数据融合技术进行研究。本文的主要工作如下：1.介绍了无线传感器网络和数据融合技术的基本概念。研究了经典的安全数据融合方案，并对它们的优缺点以及所使用的技术和能抵御的攻击类型进行了详细的分析和比较。2.研究了数据融合及认证协议（Data Aggregation and Authentication，DAA）。并在此基础上提出了基于错误信息检测的隐私保护安全数据融合算法（Concealed Data Aggregation withFalse Data Detection，CDA-FDD）。CDA-FDD算法将错误信息检测的思想应用于分簇型无线传感器网络中，并利用基于公钥的同态加密机制为数据提供端到端的隐私保护。在数据收集的过程中，该算法可以实时地检测并丢弃数据融合过程中注入的虚假信息，为网络减少了不必要的传输开销，提高了数据融合的精度。仿真结果表明，CDA-FDD算法在提高网络安全等级的同时降低了能量消耗。3.研究了可恢复原始数据的隐私保护安全数据融合算法（Recoverable Concealed DataAggregation，RCDA）。针对RCDA算法传输开销大的问题，本文提出了基于参考值的可恢复隐私保护安全数据融合算法（Reference-based Recoverable Concealed Data Aggregation，R-RCDA）。R-RCDA动态地为网络中的每一个节点设定下次传输的参考值，并通过传输采样值和参考值之间的差值来减少网络中的数据传输量。仿真结果表明，R-RCDA算法可以有效地减少数据传输量，提高整个网络的能量和带宽效率。