近年来,依托物联网（Internet of Things,Io Ts）的迅猛发展,无线射频识别（Radio Frequency Identification,RFID）技术作为物联网的关键技术之一,取得了长足发展并且被应用在广泛领域,包括智能仓储、物品追踪、智慧医疗、交通运输等。然而,随着RFID技术的不断推广使用,RFID系统中的安全问题却令人担忧。其中,蓄意破坏的攻击者利用RFID标签结构简单、制造成本低廉等特点开始采取窃听甚至物理破坏等方式窃取复制真实标签信息并制造克隆标签,进而利用克隆标签发起克隆攻击,从而严重威胁RFID系统的安全运作。在此基础之上,本文主要针对RFID系统中的克隆攻击问题展开研究。在充分研究已有的克隆攻击模型后,本文提出了一种更具有普遍意义的概率性克隆攻击模型,并提出针对此模型在不同场景中发起攻击时的检测与识别方案。本文的研究内容包括以下几部分:首先,本文提出了针对大规模非匿名RFID系统中概率性克隆攻击的识别方法,即IPCA（Identifying Probabilistic Cloning Attacks）方法。在IPCA中,阅读器与标签之间的通信采用帧时隙Aloha协议,阅读器通过对比每个时隙的期望状态与实际状态完成对相应标签是否被克隆的判断。其中,为了消除攻击概率带来的不确定性,提出一种对标签实现多次验证之后才将其判定为未被克隆的方式。大量仿真证实了IPCA方法的有效性。其次,本文分别基于多种子技术和分段技术提出了针对大规模非匿名RFID系统中概率性克隆攻击的两种增强型识别方法,即MS-IPCA（Identifying Probabilistic Cloning Attacks Based on Multi-Seed Technique）方法和S-IPCA（Identifying Probabilistic Cloning Attacks Based on Segmentation Technique）方法,以进一步提高识别效率。MS-IPCA利用多种子技术提高帧中单时隙的比例以提高执行效率,而S-IPCA利用分段技术剔除帧中冲突时隙与空时隙以提高执行效率。大量仿真证实了两种方法相对于IPCA方法在时间效率上的优越性。最后,本文提出了针对大规模匿名RFID系统中概率性克隆攻击的检测方法,即DPCA（Detecting Probabilistic Cloning Attacks）方法。在DPCA中,阅读器与标签之间的通信采用新设计的时隙段方式,同时通过捕捉概率性攻击的间歇性和发现不可调解冲突来揭露攻击的存在。对应时隙段的通信方式,DPCA中对每个时隙段的分析包含三个阶段,分别是克隆标签初步检测阶段、克隆标签怀疑检测阶段和克隆标签精准检测阶段。在仿真中将DPCA与现有方法进行性能对比,证实了DPCA在时间效率与实际检测可靠性上的优势。