随着互联网技术的高速发展,信息技术的进步与发展俨然已经成为我国社会发展的重要前提,安全性则是信息驱动系统中不可或缺的特性之一,其包含干涉性、匿名性和隐蔽性等。而对于信息驱动系统来说,任何重要信息都不应该被未经授权的用户(称为入侵者)所破坏或者获得。干扰性的概念就是去避免任何的信息泄露,防止入侵者得到任意的秘密信息。现有的通过建立网模型来研究系统干扰性的方法,大多数都是采用全局式的诊断方法,灵活性和容错性较差,而且计算复杂。针对现有技术存在的问题,本文提供了一种基于Petri网的完全分布式子系统协同安全诊断的方法,来分析和验证强非确定性非干扰(SNNI)和双模拟强非确定性非干扰(BSNNI)。基于该方法,可以实时高效地诊断相关系统的安全性,同时,当系统不安全时,可以通过添加控制器的方法有效地阻断信息泄露,使得原先不安全的系统节点变为一个安全的。本文首先提出了一种分布式的方法来分析有界Petri Nets(PNs)中所存在的SNNI和BSNNI。具体而言,将一个复杂的大型上位系统分解成多个结构简单的小型下位系统,并验证了大型上位系统与分解的小型下位系统之间行为与状态的等价性。除此之外,提出了一个重要的准则,来说明关于SNNI和BSNNI的上位系统与下位系统之间的关系。然后,提出了两个充要条件去分析每个子系统的SNNI和BSNNI,最终使得一个大型上位系统的SNNI和BSNNI可以由它的子系统通过一个有效的方法来决定。即在分析SNNI和BSNNI时可以通过局部分析,而不需要知道全局信息。本文所提出的方法不仅降低了计算复杂度,也降低了时间复杂度。此外,它验证了网络系统中SNNI和BSNNI分析的扩展性、适应性、灵活性和容错性。最终,通过有代表性的实例与已有的方法进行对比,充分展示分布式方法的良好性能。其次本文描述了当一个系统通过分布式的诊断方法被验证为非SNNI或者非BSNNI时,通过添加控制器的方法使其最终变成SNNI或者BSNNI。首先,对区域理论法进行简单阐述;然后,通过与SNNI或BSNNI的定义相结合对一般的区域理论法进行改进使其适合本文控制器的添加;再根据改进的算法计算出信息泄露的子网需要添加的控制器个数与变迁的发射情况,并对添加控制器后的子网进行SNNI或BSNNI验证;最后,将这种方法用在分布式的控制上与全局式的控制上,比较这两种应用的异同以及对分布式系统与全局式系统添加控制器的利弊,并得出最终结论。