访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强

为解决基于属性的访问控制（ABAC）策略自动提取的低质量问题,提出一种基于访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强方法。首先,构建集成学习模型,将用户行为和权限分配映射为策略逻辑树,识别访问授权决策的关联性及潜在规律,初步生成策略;其次,通过单属性优化和规则二元约简两种方法深度优化策略,简化策略结构并压缩策略规模;最后,提出基于误差度量的规则冲突解决方法,以增强互斥、完备的ABAC策略,并进一步基于多目标优化的策略性能平衡算法实现不同场景需求的最优模型选择。分别在平衡数据集和稀疏数据集上进行测试和验证,实验结果表明,该方法在平衡数据集上的准确性最高可达96.69%,可将策略规模压缩至原来的19.7%。在稀疏数据集上的准确性最高可达87.74%,可将策略规模压缩至原来的23%。此方法兼顾策略的预测精度与结构的简洁性,同时适用于平衡日志和稀疏日志,确保访问控制系统在实际应用中能够实现高效、安全的访问授权管理。     

基于包容性的产品新市场破坏性创新研究

为加深产品对弱势群体的包容度,将包容性特征与包容性约束运用到产品新市场破坏性创新方案的产生与评价中。提取用户与环境的包容性特征,结合包容性约束对技术系统进行进化分析,通过任务分析及功能分配确定产品的功能语义,并将产品功能语义转化为设计方案;以包容性特征与包容性约束作回归因子,导入多元逻辑回归方程,从而建立评价模型。以老年家用相机为例,对不同类型的潜在需求进行提取,通过任务分析及功能分配,形成设计方案并对其进行评价,有效减少产品设计的迭代修改工作,改善弱势群体的生活品质,验证了设计方法的可行性。     

社区医疗救护担架创新设计研究

中国很多老旧社区人口老龄化严重且小区环境设施陈旧,紧急救护过程中运送病人困难延误病程,救助设施亟待改善。针对老旧社区救护通道现状创新设计了一款多功能医疗救护担架,担架模式包括双人抬模式、平推模式、斜坐模式三种状态,转换简便快捷、体型轻巧、结构简单、便于操作。旨在危急情况下以最少人力、较轻便的结构、适应多种环境将伤者快速转移到救护车。     

基于改进YOLACT实例分割网络的人耳关键生理曲线提取

在人耳形状聚类、3D人耳建模、个人定制耳机等相关工作中,获取人耳的一些关键生理曲线和关键点的准确位置非常重要。传统的边缘提取方法对光照和姿势变化非常敏感。本文提出了一种基于ResNeSt和筛选模板策略的改进YOLACT实例分割网络,分别从定位和分割两方面对原始YOLACT算法进行改进,通过标注人耳数据集,训练改进的YOLACT模型,并在预测阶段使用改进的筛选模板策略,可以准确地分割人耳的不同区域并提取关键的生理曲线。相较于其他方法,本文方法在测试图像集上显示出更好的分割精度,且对人耳姿态变化时具有一定的鲁棒性。