Este documento se centra en el problema de estimación de fusión distribuida en el que una señal transmitida a través de redes de sensores inalámbricos está sujeta a ataques de engaño y retrasos aleatorios. Asumimos que cada sensor puede sufrir ataques que pueden corromper y/o modificar las mediciones de salida. Además, las fallas de comunicación entre los sensores y sus procesadores locales pueden retrasar la recepción de las mediciones procesadas. La aleatoriedad de los ataques y los retrasos de transmisión se modela mediante diferentes variables aleatorias de Bernoulli con probabilidades de éxito conocidas. De acuerdo con estas características de las redes de sensores y asumiendo que los ruidos de medición están correlacionados cruzadamente en el mismo paso de tiempo entre sensores y también están correlacionados con la señal en los mismos pasos de tiempo y posteriores, derivamos un algoritmo de estimación de fusión, incluyendo predicción y filtrado, utilizando el método de fusión distribuida. Primero, para cada sensor, se deriva el algoritmo de predicción y filtrado lineal de mínimos cuadrados locales, utilizando un enfoque basado en covarianza. Luego, el predictor de fusión distribuida y el filtro correspondiente se obtienen como la combinación lineal ponderada por matriz de estimadores locales correspondientes, verificando que el error cuadrático medio se minimice. A continuación, se presenta un ejemplo de simulación para ilustrar la efectividad de los algoritmos propuestos.