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基于超图的动态强制访问控制模型: 随着大数据时代的发展,传统的强制访问控制模型由于缺乏应对实时变化的访问需求的动态性而无法解决部分问题.因此,为了增强强制访问控制模型的动态性,传统的强制访问控制模型需要新理论的引入,目前已有将图论、区块链及谱理论等应用在...; 刘川; 关键词：超图信息系统形式概念分析强制访问控制

基于区块链、智能合约的访问控制模型及方法: 本发明涉及电力能源行业技术领域，具体涉及一种基于区块链、智能合约的访问控制模型及方法。其包括如下内容：联盟链CB、星际文件传输系统IPFS、授权机构、属性机构、数据拥有者DO和数据访问者DU；授权机构包括中心授权机构CA...; 王心妍郭少勇李文萃朱莹刘咏杨扬宁永杰王军义李淑培刘炜

一种基于社会情境访问控制模型的虚假信息传播控制方法: 本发明公开了一种基于社会情境访问控制模型的虚假信息传播控制方法，首先在访问控制模型中引入了社会情境四元组，提出了基于社会情境的访问控制模型；其次基于该模型，可根据用户的历史行为，对行为序列进行分析，然后推测用户是否具有传...; 张志勇鲁乙君荆军昌宋斌贾涛张丽丽牛丹梅张中亚张孝国李玉祥

基于AADL的嵌入式系统完整性访问控制模型设计方法: 本发明公开一种基于AADL的嵌入式系统完整性访问控制模型设计方法，具体步骤包括：1、利用架构分析和设计语言AADL搭建功能性架构模型，2、利用AADL搭建硬件架构模型，3、将完整性访问控制模型映射到架构模型中，4、验证完...; 孙聪刘乔森李亚晖王中华马建峰郭鹏

可自定义的多态访问控制模型及其工作方法: 本发明公开了可自定义的多态访问控制模型，包括简单属性管理模块、复杂属性管理模块、类别模块、策略模块、权限缩减模块；该模型以“属性”(包括简单属性、复杂属性及属性的层次关系等)为基础，提供用户自定义模块，管理员自定义模块，...; 邹先霞何冲谭景元胡家豪

基于区块链技术的私有数据访问控制模型设计被引量：2: 2024年; 随着云计算和大数据技术的不断发展,数据已经成为社会经济发展的关键要素,其安全问题也日益凸显。为解决不同企业及其部门之间在数据快速共享过程中私有数据的有效保护问题,文章应用区块链技术,借助智能合约机制,并利用改进的权重属性加密机制,设计了一种私有数据访问控制模型。该模型在提升数据可追溯性的同时,能够降低恶意攻击行为发生的概率以及数据加解密的时间成本。最后,通过仿真实验验证,该模型具有高可靠性,能够有效解决私有数据共享问题,完全符合预期的设计标准和要求,为相关人员提供了有效的借鉴和参考。; 王苗苗; 关键词：访问控制模型

基于OAuth2的访问控制模型的拓展方法及其应用: 本申请提出了基于OAuth2的访问控制模型的拓展方法及其应用，包括以下步骤：通过认证中心对用户颁发访问令牌，作为授权操作，该访问令牌绑定用户的角色和权限信息；通过子系统响应于用户访问请求，验证用户的访问令牌并从认证中心获...; 李圣权欧阳刚任通黄红叶张香伟

TA-BAC:基于有向无环图的访问控制模型: 2024年; 为解决传统访问控制模型存在有效期内策略获取困难、传输过程安全性低等问题,研究更细粒度、更具适用性的基于属性权能的访问控制模型(token attribute based access control, TA-BAC)。构建一种基于DAG区块链的TA-BAC访问控制模型;实现轻量化区块链存储,设计灵活的策略获取流程;引入基于属性的加密算法实现访问控制流程中凭证token的安全性增强机制。对优化后的访问控制模型进行分析验证,其结果表明,该模型具有较好的安全性和更高的性能,面对不同规模的访问控制场景具备良好的适用性。; 周川袁凌云黄敏敏; 关键词：区块链访问控制模型有向无环图身份认证

基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型设计: 2024年; 大数据信息泄漏会导致网络主机所承担的运行风险增加,严重时下级网络终端会出现无法访问大数据信息服务器的情况;针对上述问题,设计了基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型;以演化博弈模型为基础,完成对大数据信息均衡点的演化处理,求解信息博弈概率,推导演化博弈模型表达式,从而完善基于演化博弈的大数据信息模糊化处理流程;计算大数据信息泄漏行为的信任度标准,参考信息监控器设置条件,实现对大数据信息泄漏风险的评估;针对风险评估结果,完成大数据信息的访问证据取样,计算访问控制阈值,实现对信息泄漏风险访问的控制,完成基于演化博弈的大数据信息泄漏风险访问控制模型的设计;实验结果表明,所提方法的大数据信息瞬时泄漏量始终小于2.3×10^(11)MB,网络主机所承担的运行风险得到有效控制,下级网络终端不会出现无法访问大数据信息服务器的情况。; 周海徽; 关键词：演化博弈访问控制模型信任度

基于场景感知的访问控制模型: 2024年; 动态访问控制模型是构建大数据动态访问控制系统的理论基础,而现有访问控制模型大多只能满足单一情景下的动态访问控制,无法适应大数据上下文环境变化、实体关系变更和客体状态变迁等多类型动态情景中的访问控制。针对上述问题,在现有访问控制模型的研究的基础上,对大数据动态因素进行分析,提出基于场景感知的访问控制(SAAC,scenario-aware access control)模型。将各类型动态因素转换为属性、关系等基本元素;并引入场景信息对各类组成元素进行统一建模;基于场景信息构建大数据动态访问控制模型,以实现对多类型动态因素、扩展动态因素的支持。设计SAAC模型的工作框架,并提出框架工作流程对应的基于场景感知的访问控制模型规则学习算法和SAAC规则执行算法,以实现访问控制规则自动学习和动态访问控制决策。通过引入非传递无干扰理论,分析并验证了对所提模型的安全性。为验证所提模型访问控制策略挖掘方法的有效性,将SAAC模型与ABAC-L、PBAC-X、DTRM和FB-CAAC等基线模型在4个数据集上进行了实验对比。实验结果表明,SAAC模型及其策略挖掘方法的ROC曲线的线下面积、单调性和陡峭度等指标的结果均优于基线模型,验证了所提模型能够支持多类型动态因素和动态因素扩展,其挖掘算法所得的访问控制规则的综合质量相对较高。; 单棣斌杜学绘王文娟王娜刘敖迪; 关键词：大数据访问控制无干扰理论

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