随着现代计算机和网络技术的发展,物联网已经离人们的生活越来越近。虽然物联网可以给人们的生活和工作带来很多便利,但是随着之而来的安全和隐私问题也越来越严重,人们对于这些问题的担忧会阻碍其快速发展。物联网中的个人隐私问题是计算机领域中最热门的研究课题之一。RFID系统作为物联网架构重要环节之一,许多学者专家提出了宝贵的RFID隐私保护技术,但是这些方法都有一些瑕疵。这些方法都会潜在地假设RFID标签中的数据会直接泄露用户的个人隐私信息,但是当用户携带多个RFID标签,并且这些RFID标签信息不直接与用户的个人隐私信息相关,这时用户常常没有察觉到这些RFID标签信息之间隐藏的隐私问题,因而没有做出相应的保护措施。本文针对这些隐藏在RFID标签信息背后的隐私信息,提出了物联网中基于RFID信息的隐私预测模型。该模型是以用户所携带的物品中RFID信息作为研究对象,通过预测模型给用户一个个人隐私问题的参考意见。首先,本文概述了物联网的基本概念和特点,指明了个人隐私问题在物联网研究领域的特殊性,特别是RFID系统中的安全和隐私问题的重要性。并简要地介绍了保护RFID标签隐私的主流方法,概要地分析了RFID系统和在物联网中个人信息的特点。然后,通过对研究环境和研究对象的分析,结合预测模型的特点,本文提出了以关联规则方法来建立基于RFID信息的隐私预测模型。模型中事例库和规则库是模型推理的事实依据,并且规则库是对事例库中的事例使用I-Apriori算法提取相应的规则建立起来的。模型使用了基于RBR和CBR的混合推理机制来控制推理流程,并使用基于个人隐私相关性的特征提取方法对数据进行预处理,这样减少了模型处理的数据,提高了预测的准确度。最后,分别对本预测模型和神经网络预测模型进行仿真,实验表明了本文所提出的物联网中基于RFID信息的隐私预测模型是有效的。