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UCON模型作为新一代的访问控制模型,能够通过可变属性对使用实现连续控制,可满足当前开放的网络环境需求。但UCON模型仍存在一些缺陷:不能实现对权限的管理、对权限的委托和对属性来源的管理。为此,在UCON模型的基础上引入角色元素并把角色分为提供者角色和消费者角色,然后把权限分为直接使用权限和需要授权权限,以实现对UCON模型中权限的管理和权限的委托,并通过提供者角色对可变属性的来源进行管理,使UOCN对权限管理更加灵活,属性来源更加可信,从而使UCON的应用范围更加广泛。 相似文献
722.
对基于二进制分辨矩阵的属性约简算法进行深入研究,分析对比几种典型的属性约简算法的性能。在此基础上提出一种基于二进制分辨矩阵的启发式算法。该算法以矩阵的行与列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据,更有可能获得决策表的一个最优约简。实验结果表明,该算法有效地提高了约简性能和识别率。 相似文献
723.
724.
725.
姜春峰 《计算机测量与控制》2023,31(11):221-227
在分布式大数据的存储和传输过程中,数据极易被恶意用户攻击,造成数据的泄露和丢失。为提高分布式大数据的存储和传输安全性,设计了基于属性分类的分布式大数据隐私保护加密控制模型。挖掘用户隐私数据,以分布式结构存储。根据分布式隐私数据特征,判断数据的属性类型。利用Logistic混沌映射,迭代生成数据隐私保护密钥,通过匿名化、混沌映射、同态加密等步骤,实现对隐私数据的加密处理。利用属性分类技术,控制隐私保护数据访问进程,在传输协议的约束下,实现分布式大数据隐私保护加密控制。实验结果表明,设计模型的明文和密文相似度较低,访问撤销控制准确率高达98.9%,在有、无攻击工况下,隐私数据损失量较少,具有较好的加密、控制性能和隐私保护效果,有效降低了隐私数据的泄露风险,提高了分布式大数据的存储和传输安全性。 相似文献
726.
属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似集,进而影响有效属性约简的获取。为有效地定义近似集,文中提出了基于距离比值尺度的模糊粗糙集,该模型引入了基于距离比值尺度的样本集的定义,通过对距离比值尺度的控制,避免了样本分布不确定性对近似集的影响;给出了该模型的基本性质,定义了新的依赖度函数,进而设计了属性约简算法;以SVM,NaiveBayes和J48作为测试分类器,在UCI数据集上评测所提算法的性能。实验结果表明,所提出的属性约简算法能够有效获取约简并提高分类的精度。 相似文献
727.
728.
729.
针对不完备、不一致性数据的属性约简是数据挖掘研究的一个重要内容。将信息增益,不一致度相结合,提出一种面向不完备不一致性数据的属性约简算法。首先,介绍了信息增益,定义了不一致度的概念与算法公式,并给出了基于二者对数据进行填补的方法;然后,基于该填补方法,以最大不一致度条件下的信息增益为权值,以不一致度为属性约简的启发信息,给出属性约简算法;最后,通过实验证明了所提算法的有效性。 相似文献
730.
属性知识库扩展研究中已有的开放式信息抽取方法都十分依赖深度句法分析或有效的词典规则,在短文本处理上效果较差,召回率较低.文中提出基于词共现图的属性知识库迭代自增式扩展算法,利用属性与属性值的共现关系扩展知识库,并设计基于图的社区发现算法,找出社区的核心节点.最后,设计基于卷积神经网络的模型对抽取结果进行去噪.在两个真实数据集上的实验表明,文中方法在抽取质量上优于现有方法. 相似文献