无线传感器网络（WSN）中，当传感器节点受到攻击导致网络数据和传输受到干扰，及时确定受攻击的传感器节点并采取相应措施以保障整个网络的安全性尤为重要。因此，提出一种可及时确定受攻击节点的无线传感器网络数据聚合方案。首先使用状态公钥加密和对称公钥加密结合伪随机函数和消息认证码对数据进行两次加密；其次，在簇头节点进行认证，将假数据过滤后，解密，并将假数据节点编号发送给基站；最后在基站进行解密认证，恢复明文数据。该方案的提出解决了由于受攻击节点导致的错误聚合值问题，而且还实现了及时过滤假数据并确认受攻击的传感器节点。理论分析表明，提出的基于安全的单向函数、消息认证码和椭圆曲线上的离散对数难问题的方案是安全的，并大大降低了网络的通信成本和计算成本。仿真实验表明，该方案的计算成本、通信成本和确认受攻击节点时间比使用状态公钥加密的无线传感器网络安全聚合方案分别降低了至少19.96% 、36.81%和28.10%。

针对无线传感器网络（WSN）中基于数字签名的公钥加密体制的广播认证需要耗费大量的能量，以及传感器节点资源有限的问题，为了减少传感器节点的能量耗费和加快传感器节点的认证，提出一种传感器节点相互协作的广播认证方案。首先，用户向无线传感器网络的组网络广播其签名信息，但不广播签名信息中点的纵坐标；然后，组网络中的高能量节点依据点的横坐标和椭圆曲线方程计算得出纵坐标，并将其广播给组内的一般节点，同时利用vBNN-IBS数字签名对用户广播的签名信息进行认证，并转播有效的签名信息；最后，组网络内的一般节点收到纵坐标后，利用椭圆曲线方程验证其有效性和正确性，同时执行和高能节点相同的签名认证过程，并转播有效的签名信息。此外，该方案通过整合立即撤销和自动撤销以最大限度地减小授权撤销列表（ARL）的长度。仿真实验表明，当认证节点收到来自邻居节点的数据包达到一定数目时，该方案的能量耗费和认证总时间比利用WSN中传感器节点间的相互协作来加速vBNN-IBS的签名方案分别减少了41%和66%。

提出了一种基于运动复杂度的快速运动搜索算法(Motion Complexitybased Searching, MCS)。根据运动复杂度来决定是否采用空间相关性来判定初始搜索点的位置，在确定了初始搜索点后采用与其相对应的十字搜索模式。仿真实验结果验证了此搜索算法的有效性。