使用控制授权模型的安全性研究*

在基于策略的模型中,研究了使用控制授权模型的安全特性,首先分析了在一般使用控制授权模型中安全问题的不确定性;然后在限定属性值范围和无生成策略的条件下,说明了安全问题的确定性;最后通过释放生成策略的限制,在非连通的属性生成图和包含生成父属性的属性更新图中,证明了安全问题的确定性.     

基于OWL的工作流异常处理建模方法

针对工作流异常和本体的特点,提出了任务属性的概念和基于网络本体语言(Webontology language,OWL)本体推理及属性驱动的异常识别方法。任务属性扩展了工作流活动模型(Workflow activity model,WAMO)模型的事务属性,并附加在流程任务之外,利用OWL本体语言对其进行描述,通过任务属性建立起任务异常与处理模式之间的映射关系。在任务发生异常后,OWL本体推理机通过已定义的映射关系使任务异常检索到异常本体中根据属性描述的异常处理模式,进而对任务异常做出相应的处理。由于OWL的定义是增量式的,并且具有通用资源标识符,因此不仅可以使异常处理机制通过语义而非关键字来识别任务异常的处理模式,而且还能在分布式环境下对异常知识库进行扩展式开发,减少知识库开发的工作量。     

抽象网格工作流中数据集划分方法的研究

通过分析AGWL中已有的数据集划分方法,发现在涉及到数据子集相关性时,现有的研究方法仅是通过一种定性的复制数据块间部分子数据集的方法进行处理的,并没有基于数据子集相关性给出合适的划分方法.针对这一状况,提出了一种使用矩阵对数据集进行划分的方法.首先用矩阵的下标表示子数据集,矩阵值表征相对应的子数据集的相关性,然后通过对矩阵值与一个设定的阈值的比较,对矩阵进行归并处理,最终实现了一种基于数据子集相关性和灵活性的数据集划分方法.     

使用控制的可变性研究

在传统的访问控制模型和策略中虽有可变的特性,但属性的可变性是一个全新的概念。作为对传统访问控制的扩展,论述了使用控制模型,分析了其核心组成及特性。运用使用控制的观点,讨论了使用控制的可变性,定义了临时属性和永久属性两个可变属性。可变性是对相关主体和对象访问结果的属性更新处理,发生在授权和认证模型中,是通过在定义模型中加入更新过程实现的,使得基于历史的访问决策更容易实施。在属性可变性的基础上,进一步讨论了可变性的几种变化形式。     

灾害检测无线传感器节点原型设计与实现

无线传感器网络（WSN）在城市灾害检测和管理中的应用越来越广泛.结合城市灾害检测的实际需求,介绍了WSN在应用于灾害检测时需要重点解决的关键问题,提出了一种灾害检测传感器节点的原型设计方法,并重点阐述了该设计的软硬件实现,同时展示了部分人机交互界面和节点实际采集到的测试数据.最后就该设计的可扩展性和实用性进行了探讨.     

改进γ公式的表推演推理方法研究*

表推演方法是一种接近于逻辑系统表示的自动推理方法, 由于其直观性和通用性, 易于计算机实现, 因此成为目前最普及的自动推理方法之一。在表推演实现时, 对γ规则应用次数的限制至关重要, 限制次数直接影响表推演的推理效率。给出识别γ公式方法, 提出了含γ公式的表推演推理的改进策略, 并进行了理论证明和系统实现, 该系统与leanTAP 软件包进行了对比实验。通过对Pelletier 问题的20 个实例分析, 可以看出γ公式不再需要实例化, 大大缩短了表推演的证明过程, 减少了搜索空间, 提高了推理效率。     

PDM系统的生命周期管理

PDM是CIMS领域的一项重要技术,PDM系统的生命周期管理体现的是产品从概念形成、初步设计到制造维护直至报废的过程。首先简介PDM的产生背景和产品生命周期管理(PLM)的理念,并描述了PDM的层次结构;给出了PLM体系结构、创建时与运行时模型和生命周期执行服务;最后给出了PLM的实现实例。     

基于角色的工作流授权约束规格说明

在工作流管理系统中，数据在工作流任务中流动，执行任务的用户在变化，用户的权限也在变化，现有的授权方法不能很好地描述上述这种职责分离的状态。为此，提出了一个工作流授权约束模型。该模型在工作流应用语境中定义了角色层次函数、任务偏序关系和互斥任务，在此基础上给出了一个基于角色的工作流授权约束语言，它可以准确描述工作流系统的职责分离要求，表达静态、动态授权约束和授权的历史信息，同时，所得到的约束规则集规模相对较小，保证了一致性验证在时间和空间上的可行性。     

移动Agent系统通信效率的分析与优化

通信效率是影响移动Agent系统运行效率的重要因素之一，如何提高通信效率仍是一个有待解决的问题，提出移动Agent系统通信效率优化模型LCEOM.LCEOM具有以下优点：①全面考虑了影响通信效率的主要因素；②能够描述移动Agent的通信任务；③能够定量地分析通信开销；④能够规划出通信开销最小的通信方案；⑤采用压缩和缓冲存储技术进一步提高远程通信的效率。实验表明，在一定条件下，LCEOM模型优于现有方法，能有效提高系统的通信效率。     

融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法

为提高用户兴趣挖掘的准确性,实现更加精准的用户个性化推荐,提出一种融合标签和长短期兴趣的矩阵分解推荐算法。利用用户使用各标签的次数和生命周期挖掘用户的长短期兴趣,计算用户标签偏好值;利用用户标签偏好值比较用户间的兴趣,获得更加精准的用户间兴趣相似度;将用户间兴趣相似度引入矩阵分解模型,预测项目评分并进行推荐。实验结果表明,该算法挖掘出的用户兴趣比其它推荐算法准确。