自動(dòng)化訪問控制技術(shù)

第1章緒論1
1.1基于概念格的角色工程方法1
1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀3
1.2.1基于角色的訪問控制模型3
1.2.2角色工程5
1.2.3概念格9
1.3本書的主要研究內(nèi)容13

第2章基于屬性探索的自頂向下角色工程方法16
2.1基本概念17
2.1.1概念格的基本概念17
2.1.2RBAC模型21
2.1.3概念格與RBAC模型的對應(yīng)關(guān)系23
2.2經(jīng)典方法及其不足23
2.3基于概念格的角色探索方法24
2.4角色探索算法26
小結(jié)30

第3章基于不相關(guān)屬性集合的屬性探索算法31
3.1屬性探索算法理論研究與改進(jìn)32
3.1.1理論依據(jù)32
3.1.2屬性探索算法改進(jìn)35
3.2屬性探索算法過程示例38
3.2.1AERS算法過程示例38
3.2.2AEUS算法過程示例41
3.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析44
3.3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)44
3.3.2實(shí)驗(yàn)分析46
小結(jié)47

第4章RBAC角色探索算法的自糾錯(cuò)機(jī)制研究48
4.1理論依據(jù)49
4.1.1基礎(chǔ)定義定理49
4.1.2自糾錯(cuò)的RBAC角色探索算法框架51
4.2自糾錯(cuò)的RBAC角色探索算法過程示例55
4.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析59
4.3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)59
4.3.2實(shí)驗(yàn)分析61
小結(jié)62

第5章RBAC角色探索算法的多人協(xié)作機(jī)制研究63
5.1理論基礎(chǔ)63
5.1.1基礎(chǔ)定義定理63
5.1.2多人協(xié)作的RBAC角色探索算法框架65
5.2REMC算法過程示例67
5.3實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與分析71
5.3.1實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)71
5.3.2實(shí)驗(yàn)分析73
小結(jié)74

第6章基于概念格的最小角色集模型及其求解75
6.1相關(guān)研究工作76
6.2基于概念格的RBAC模型77
6.3最小角色概念集及其在概念格中的求解78
6.4最小角色概念集查找算法81
6.4.1算法描述81
6.4.2算法示例83
6.5實(shí)驗(yàn)及討論84
小結(jié)86

第7章概念格的漸減式構(gòu)造算法87
7.1相關(guān)工作88
7.2概念格的對象漸減89
7.2.1對象漸減的基本定義89
7.2.2概念格刪除對象后節(jié)點(diǎn)的變化90
7.2.3概念格刪除對象后邊的變化92
7.2.4自頂向下的對象漸減算法94
7.2.5自底向上的對象漸減算法99
7.2.6實(shí)驗(yàn)及其討論106
7.3概念格的屬性漸減109
7.3.1屬性漸減的基本定義109
7.3.2概念格刪除屬性后節(jié)點(diǎn)的變化110
7.3.3概念格減屬性后邊的變化111
7.3.4自底向上的屬性漸減算法112
7.3.5自頂向下的屬性漸減算法115
7.3.6實(shí)驗(yàn)與分析117
小結(jié)119

第8章訪問控制概念格的合并121
8.1相關(guān)工作121
8.2基本概念123
8.3自底向上的縱向合并算法124
8.3.1算法的理論依據(jù)125
8.3.2算法描述126
8.3.3算法示例129
8.3.4實(shí)驗(yàn)132
8.4自頂向下的橫向合并算法134
8.4.1算法的理論依據(jù)134
8.4.2算法描述135
8.4.3實(shí)驗(yàn)140
8.5AddConcept：自頂向下的概念格橫向合并算法141
8.5.1相關(guān)定義142
8.5.2算法的理論依據(jù)143
8.5.3算法描述145
8.5.4實(shí)驗(yàn)150
小結(jié)152

結(jié)論153

參考文獻(xiàn)155