无线传感器网络由于其广阔的应用前景，已成为近年来的研究热点之一。在无线传感器网络中，传感器节点的位置信息十分重要。这是因为传感器节点收集的数据一般需要与其位置进行绑定才能提供足够的信息以供决策，并且传感器网络的一些支撑技术也需要用到节点的位置信息。而由于无线传感器网络常常部署在无人管理或者敌对的环境中，我们需要设计安全定位算法使得在有攻击者存在时仍能正确计算出节点的位置。　　在本文中，我们首先针对不同的无线传感器网络提出了两个安全定位算法。第一个算法适用于静态的或移动速度较慢的网络，它采用了一个多跳信息传递协议来保护锚节点广播的信息，并且由于一般的过滤措施无法过滤虫洞攻击导致的错误信息，我们还提出了基于锚节点的虫洞检测机制。第二个算法适用于移动速度较快的网络，它基于序列蒙特卡罗方法，并且采用一种新的取样算法来使得在有攻击的时候仍能取得合理样本。我们对两种算法都进行了仿真。　　然后，我们研究了针对基于支持度定位的一种攻击及其检测方法。该攻击我们称之为污染攻击，它的攻击效果比目前认为最强的攻击即一般合谋攻击更强（攻击成功的条件也更苛刻）。该攻击与一般合谋攻击的区别在于，攻击者不再随机选择位置来误导节点，而是选择特定的、与部分正确信息一致的位置来误导节点。我们在考察了污染攻击的攻击方法后提出了检测该攻击的方法，并且分析了攻击成功概率的上限等。除了对该攻击进行大量仿真外，我们还在一个由20个MICAz节点组成的小型实验床上进行了实验。　　当安全定位已在无线传感器网络中实现时，我们可以在它基础上构建很多新的应用，本文中最后即基于此设计了新的克隆攻击检测协议。已有的克隆攻击检测协议或者存在安全缺陷，或者通信开销太大从而无法满足需求。我们设计的两个主要协议为RAWL和TRAWL。它们基于随机行走的思想，将证人节点的选择这一关键步骤分发到了行走经过的所有节点上从而提高了安全性。我们对需要的随机行走步数做了理论分析。协议仿真结果表明，新协议的证人选择策略比已有的开销最少的协议的策略更好，而且TRAWL的内存开销还更少，新协议的通信开销稍高但在可接受范围内。