基于角色扩展的RBAC模型

针对基于角色的访问控制(RBAC)模型在模拟复杂组织结构和权限继承关系方面的不足,提出了基于角色扩展的RBAC模型——MR-RBAC。该模型在角色集和权限集之间引入了最小角色集,并形式化定义了模型的基本集合和相关函数。同时还深入研究了扩展模型中的角色权限类型与角色关系,给出了最小角色的概念以及其生成算法。分析表明,MR-RBAC模型改善了传统模型的角色层次结构和权限继承关系,具有授权粒度细、可伸缩性、可扩展性、安全等优点。最后模型性能测试表明原型系统在引入最小角色划分后对于系统时间性能的影响不大。     

一种面向多域云系统的扩展RBAC模型

提出一种扩展的基于角色的访问控制ERBAC模型,以解决RBAC在多域云系统的资源使用约束、策略管理和互操作安全性等方面存在的不足。首先,通过引入容器元素和两类角色基数约束,构建了基于容器元素+动态角色基数约束的资源使用策略;其次,深入研究了多域角色继承管理,提出基于先检测后建立角色关系的域间策略管理函数,并给出各类安全策略冲突检测算法。分析表明,ERBAC模型实现了资源使用约束、支持高效的安全策略管理,提高了跨域互操作的安全性,且性能测试说明了该模型在多域云系统中具有适应性和可行性。     

浅谈高等院校Java程序设计课程教学

通过对Java程序设计教学中存在的问题的分析,总结几点提高课堂教学实效的措施.     

基于改进蚁群算法的自适应云资源调度模型研究

对于传统蚁群算法用于云计算资源分配和调度问题过程中存在的不足,提出了一种可以提高负载均衡度、缩短任务执行时间、降低任务执行成本的改进自适应蚁群算法,改进算法以能够基于用户提交的任务求解出执行时间较短、费用较低,负载率均衡的分配方案为目标,通过CloudSim平台对传统蚁群算法、最新的AC-SFL算法、改进自适应蚁群算法进行仿真实验对比。实验数据表明,改进后的自适应蚁群算法能够快速找出最优的云计算资源调度问题的解决方案,缩短了任务完成时间,降低了执行费用,保持了整个云系统中心的负载均衡。