Durante los últimos años, la toma de decisiones centralizada se ha utilizado para la identificación de nodos maliciosos en redes de sensores inalámbricos (WSNs). Por lo general, WSN es la tecnología principal utilizada para respaldar las operaciones, y los problemas de seguridad están empeorando progresivamente. Con el fin de detectar nodos maliciosos en WSN, se creó un optimizador de búsqueda de medusas basado en enrutamiento de blockchain y modelo de confianza (BCR-TM-JSO). Además, proporciona la arquitectura completa del modelo de confianza antes de crear la estructura de datos de blockchain que se utiliza para identificar nodos maliciosos. Para un análisis más detallado, los nodos sensores en un WSN recopilan datos ambientales y los comunican a los nodos de agrupación (CHs). JSO se creó para abordar este problema reemplazando CHs con nodos regulares basados en la energía restante máxima, el grado y la cercanía a la estación base. Además, el mecanismo Rivest-Shamir-Adleman (RSA) proporciona una clave asimétrica, que se explota para asegurar la transmisión de datos. Los resultados de la simulación muestran que el modelo propuesto BCR-TM-JSO es capaz de identificar nodos maliciosos en WSNs. Además, el método propuesto BCR-TM-JSO superó al enrutamiento seguro basado en blockchain y gestión de confianza (BSRTM) convencional y a la jerarquía de agrupación adaptativa de baja energía basada en energía residual de grado de distancia (DDR-LEACH), en términos de rendimiento (5.89 Mbps), energía residual (0.079 J) y ratio de entrega de paquetes (89.29%).