本发明公开了分布式估计中基于信任机制的错误数据注入攻击对抗方法。由于分布式网络部署在开放的环境中，传感器节点容易受到恶意攻击，使得估计结果偏离真实值。本发明根据分布式估计中的数据更新规则和数据传播特性，通过判断邻居节点数据与自身数据之间偏差是否超过阈值来判断邻居节点数据是否异常，并通过信任评价机制更新节点信任值，从而动态调整邻居节点融合权重来减小错误数据注入攻击带来的影响。本发明对邻居节点中恶意节点数量和网络拓扑没有限制，可以保证正常节点不受干扰，遏制错误数据在网络中的传播。本发明具有计算复杂度低、通信开销低和鲁棒性强等优点。