随着信息技术的发展和应用,当今社会已经高度信息化。在人们工作和生活的方方面面,每时每刻都有大量的信息广泛地传播。信息的隐私保护成为了个体、机构以及国家所面临的重要问题。本文对信息的隐私保护问题进行建模研究,主要内容为基于自动机的信息隐私保护模型的构建以及模型量化后多目标问题的求解。本文贡献如下:本文的第一部分工作将基于验证器开发隐私保护策略的系统模型。本文中将隐私信息定义为秘密事件,属于不可观的事件集。我们假设模型外有一个有恶意的外部入侵者,入侵者完全了解系统的结构并拥有对可观事件发生情况的检测能力,但不以任何方式干预系统的运行。基于这个假设,入侵者可以通过观察系统输出的可观事件推断系统的秘密事件是否被泄露。为了防止秘密事件的泄露,论文中采用更改函数（可以更改系统的输出可观事件）作为系统与入侵者之间的接口。一旦系统输出了一个可观察的事件,作为系统接口的更改函数就会修改该事件。根据上述原理,设计算法构建系统验证器和更改函数验证器二者的博弈结构,使得系统的秘密事件无法被揭露。此外,在博弈结构的构造过程中由于更改函数的操作会生成没有定义的非法状态,将使用监督控制检测非法状态并予以删除。本文证明了当成功构建博弈结构的防御机制时,系统的隐私可以得到保证。本文工作还对基于诊断器与基于验证器的博弈结构的构造复杂度和解决方案进行了比较。本文的第二部分工作将基于诊断器的博弈结构。把博弈结构中的系统事件与更改事件（由更改函数产生的事件）进行量化。在论文中把更改函数的操作看作是一种特殊的资源,每次生成更改事件时都需要消耗特定的资源。另一种资源消耗是由于在系统中不同的可观事件的执行而产生的。对上述两种资源定义了成本函数和能量函数。在博弈结构的基础上,通过成本函数和能量函数构建了基于诊断器的权重博弈结构。本文的目标是在权重博弈结构中寻找最优的策略。该最优策略指的是能量和成本消耗较低且相对平衡,即在帕累托前沿中寻找一个解。本文通过以下步骤寻找权重博弈结构中的最优策略。首先通过深度搜索算法遍历结构中的所有策略获取可行解集,并在结构中设置可观事件和改变事件的限定值对结构进行剪枝操作,在结构中删除能量或者代价消耗不满足限定值的策略。在删除之后,通过对可行解集进行冒泡帕累托排序找到结构中的帕累托前沿。对前沿中的每一个策略进行权衡比较,最终在帕累托前沿中得到一个平衡的解作为结构的最优策略。这种最优策略可以使结构消耗相对较少且平衡的能量资源和成本资源。