多智能体系统一致性控制问题作为分布式计算、负载均衡以及编队控制等技术的基础,受到国内外学者的广泛关注。然而现有的安全一致性研究很少考虑系统通信链路遭到攻击的情形,并且大部分算法对网络拓扑要求过于苛刻,因此如何在存在攻击的环境中完成安全一致性任务是目前亟待解决的问题。本文在分析总结前人工作的基础上,对可以防御虚假数据注入攻击的分布式安全一致性算法及其应用展开了深入的研究。首先,针对如何提高拓扑容错能力的问题,引入了信任边机制以及给出了一个选取信任边的方法;并将描述拓扑连接结构的网络鲁棒性属性与攻击问题相结合进行拓扑容错能力的评估。理论分析表明:通过在连通的网络拓扑中选取一部分边为信任边,可以使拓扑达到指定的网络鲁棒性。其次,针对固定系统的安全一致性问题,提出了一种基于信任机制的安全一致性算法。算法的核心在于容错机制的设计,智能体将接收到的数据进行排序,保留信任边上传输的数据后删除部分极端的信息并利用剩余数据进行状态值更新。通过理论分析推导给出了系统达成全局一致需要满足的拓扑条件,相比与传统的算法,所提算法降低了对拓扑结构的要求,可以适应于边集稀疏的网络结构。随后,针对时变系统的安全一致性问题,设计了一种有效的安全一致性算法。算法将智能体一段时间内接收到的数据进行存储以缓解智能体异步更新的问题,然后基于安全区间进行数据筛选,从而保证最终状态值的全局一致。理论推导分析给出了系统达成安全一致性必要的拓扑条件:在(K,F)-局部攻击下运行该算法拓扑须满足(K,2F+1)-信任鲁棒性。仿真实验验证了所提算法的有效性。最后,将上一步提出的算法进行扩展用于解决传感器节点之间的时钟同步问题。本文提出的时钟同步算法利用时钟线性更新的特点,采用同一邻居最近两次接收的数据计算相对物理漂移比值,完成对时钟偏移参数的校准从而达成节点之间时钟值的一致。理论分析证明了所提出的算法的可行性,仿真实验结果也表明了算法可以完成传感器节点之间的时钟同步。