Para defenderse contra ataques internos en redes de sensores inalámbricos (WSNs), se han propuesto mecanismos de confianza (TMs) que utilizan la noción de confianza en la sociedad humana y aún siguen siendo objeto de investigación activa. En la WSN con un mecanismo de confianza (TM), cada nodo sensor evalúa la confiabilidad de sus nodos vecinos en función de sus comportamientos, por ejemplo, el reenvío de paquetes, y colabora solo con vecinos confiables mientras elimina a los vecinos no confiables de su lista de vecinos. El sistema de reputación (RS) es un tipo avanzado de mecanismo de confianza que evalúa la confiabilidad de un nodo considerando además las observaciones o evaluaciones de los nodos vecinos sobre él. Sin embargo, los atacantes internos inteligentes en WSNs pueden descubrir las vulnerabilidades de seguridad de los mecanismos de confianza examinando las operaciones de TM (o RS), porque los módulos de software del TM (o RS) están instalados y operando en su almacenamiento y memoria local, pudiendo así evitar la detección por los mecanismos de confianza. Los ataques de difamación y los ataques de falsos elogios son ejemplos conocidos de tales ataques internos inteligentes. Observamos que los mecanismos de confianza existentes no tienen contramedidas efectivas para defenderse contra tales ataques. En este documento, proponemos un mecanismo de confianza mejorado con un algoritmo de filtrado de información falsa basado en consenso (TM-CFIFA) que puede defenderse eficazmente contra ataques de difamación y ataques de falsos elogios. Según los resultados de nuestro experimento, en comparación con un modelo RS representativo existente, nuestro TM-CFIFA redujo el tiempo de detección de un atacante de eliminación de paquetes, que es apoyado por un atacante de falsos elogios en al menos un 83%, y también extendió la vida útil de un nodo sensor víctima que está bajo ataques de difamación en al menos un 15.8%.