基于角色的訪問控制（RBAC）一個(gè)關(guān)鍵問題是角色的構(gòu)建。目前，雖然角色構(gòu)建方法已被大量研究，但是這些角色構(gòu)建方法并沒有考慮RBAC模型中的約束信息，也并沒有對得出的角色進(jìn)行精確度的評(píng)估，僅僅比較了授權(quán)過程中的代價(jià)最小性。但是考慮約束信息是RBAC模型所要求的，也是RBAC模型提出的一個(gè)重要的動(dòng)機(jī)，而對得出角色集精確度的評(píng)估也是實(shí)際應(yīng)用所要求的。 因此，在角色構(gòu)建過程中考慮約束并對得到的結(jié)果進(jìn)行精確度評(píng)估具有重要的價(jià)值和意義。給出在角色構(gòu)建過程中要考慮的約束，主要考慮勢約束和預(yù)設(shè)角色集約束，并對這些約束進(jìn)行定義。由于四種勢約束是兩兩互斥的，所以先設(shè)計(jì)了一個(gè)框架，然后在此框架下將四種勢約束兩兩進(jìn)行考慮并基于其中兩種勢約束提出了角色挖掘算法，挖掘算法先生成初始角色集，然后再按照圖最優(yōu)化理論給出的角色狀態(tài)更新算法對初始角色集進(jìn)行更新以得到最終的角色狀態(tài)。針對以往算法在候選角色合并過程中未考慮角色間相似性以致得到的角色狀態(tài)精確度低的缺點(diǎn)給出的挖掘算法在候選角色合并的過程中考慮了角色間相似度信息。 通過實(shí)驗(yàn)表明，在考慮了權(quán)限勢約束和用戶勢約束的前提下給出的算法雖然角色數(shù)增加了5%，但是角色狀態(tài)成本...

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 課題研究背景
    1.2 課題研究目的和意義
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 論文研究內(nèi)容
    1.5 論文組織架構(gòu)
2 角色挖掘算法優(yōu)化函數(shù)建模
    2.1 RBAC96 模型
    2.2 RBAC2 模型
    2.3 相似度計(jì)算函數(shù)
    2.4 全局最優(yōu)化函數(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于權(quán)限勢約束和用戶勢約束的角色挖掘算法
    3.1 角色挖掘算法
    3.2 實(shí)例分析
    3.3 算法實(shí)驗(yàn)和評(píng)估
    3.4 本章小結(jié)
4 基于角色-用戶和角色-權(quán)限勢約束的角色挖掘算法
    4.1 角色挖掘算法
    4.2 實(shí)例分析
    4.3 算法實(shí)驗(yàn)和評(píng)估
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 論文工作總結(jié)
    5.2 未來工作展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄 1 攻讀碩士學(xué)位期間參與的科研項(xiàng)目
附錄 2 攻讀碩士學(xué)位期間取得的科研成果



本文編號(hào)：3749836