版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領
文檔簡介
1、隨著網(wǎng)絡技術(shù)的快速發(fā)展和普及,信息安全越來越成為人們關注的焦點問題。訪問控制是信息安全領域中的一項重要技術(shù),它保證合法用戶訪問合理資源和防止信息資源的非法訪問。目前廣泛使用的基于角色訪問控制模型,主要依靠主體的標識、屬性和角色信息進行授權(quán),隨著開放式網(wǎng)絡環(huán)境中的訪問控制需求,越來越不能夠滿足現(xiàn)代信息系統(tǒng)的訪問控制要求。
論文在介紹使用控制模型,分析了傳統(tǒng)的訪問控制技術(shù)是在相對靜止的前提下,基于標識和角色信息進行授權(quán),缺乏具
2、體的上下文和靈活的安全策略的基礎上,提出了將上下文應用到訪問控制中,主體的訪問的權(quán)限由靜態(tài)授權(quán)和動態(tài)環(huán)境兩個方面共同約束,由此建立了基于使用控制和上下文的模糊訪問控制模型,闡述了模型的功能模塊以及模型實現(xiàn)的理論基礎。其中上下文綜合評估模型是實現(xiàn)該模型的前提和基礎,動態(tài)反饋控制策略是實現(xiàn)與應用的核心。
針對上下文具有模糊性和不確定性,在研究和比較現(xiàn)有模糊評估模型的基礎上,提出了基于上下文模糊評估結(jié)果的動態(tài)訪問控制策略。在上下
3、文模糊評估中,建立了多層結(jié)構(gòu)的評估模型,將多因素問題簡化為單因素問題,降低了復雜度,引入判斷矩陣描述各個評價因素之間的相互影響關系,對綜合評價得出的結(jié)果建立了到評判集元素間的映射關系;其中,設計的指標權(quán)重系數(shù)確定方法對判斷矩陣法進行了改進,采用幾何平均法對多個判斷矩陣進行綜合,與其它模糊評估模型相比,具有計算簡單、速度快的特點。在動態(tài)訪問控制方面,提出基于動態(tài)反饋理論動態(tài)控制方案,首先,通過對當前上下文評估值與歷史上下文評估值比較得到偏
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于本體和上下文感知的動態(tài)訪問控制模型研究.pdf
- cbac-基于上下文的訪問控制協(xié)議
- 基于角色的上下文可知的Web服務訪問控制模型的研究與建立.pdf
- 基于移動Agent的上下文知曉模型研究.pdf
- 基于社會上下文約束和物品上下文約束的協(xié)同推薦.pdf
- 基于查詢特征上下文的檢索模型研究.pdf
- 基于上下文的隱喻理解研究.pdf
- 基于上下文的目標檢測研究.pdf
- 基于上下文的圖像標注研究.pdf
- 基于上下文偏好的RDF模糊SPARQL查詢排序方法研究.pdf
- 基于上下文感知的推薦算法研究.pdf
- 基于詞袋模型和上下文信息的圖像對象分割系統(tǒng).pdf
- 基于上下文感知的智能數(shù)字語音教室模型研究.pdf
- 基于角色的模糊訪問控制模型.pdf
- 基于時空上下文感知的移動推薦模型研究.pdf
- 保留上下文環(huán)境體繪制模型研究.pdf
- 上下文感知推薦.pdf
- 基于上下文感知的乘車感知算法研究和實現(xiàn).pdf
- 基于自適應上下文主題模型的建立方法.pdf
- 基于上下文和深度信息的目標跟蹤算法研究.pdf
評論
0/150
提交評論