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基于权限聚类的属性值优化

Permission clustering-based attribute value optimization

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在新型大规模计算环境下应用ABAC(基于属性的访问控制)面临着属性数量多、来源复杂、质量参差不齐、难以人工修正、难以直接应用于访问控制的问题.针对属性标称值的优化问题,设计了一种基于权限聚类的属性值优化算法,通过将实体表示成对应的权限集合,对实体进行基于密度的聚类,为实体赋予权限对应的类别标签,而后基于粗糙集理论对属性值进行化简与修正.最后在UCI公开数据集上对算法进行了验证,证明应用该算法后,ABAC策略挖掘在真阳性率和F1得分上均具有较大的提升.

毋文超、任志宇、杜学绘

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信息工程大学,河南郑州450001

中国人民解放军31668部队,青海西宁810000

属性值优化 粗糙集理论 基于属性的访问控制 访问控制

2018YFB08036036170255061802436

2021

10.11959/j.issn.2096-109x.2021077

网络与信息安全学报
人民邮电出版社

网络与信息安全学报

CSTPCD
ISSN：2096-109X
年,卷(期)：2021.7(4)
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