基于神经网络的访问控制策略优化模型

• 作者: 唐卓 康强 李肯立 杨柳 沙行勉
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 访问控制 风险评估 神经网络 模糊神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（11）
• 所属期刊栏目: 计算机网络语信息安全
• 页码范围: 87-91
• 分类号: TP393.08
• 字数: 5835字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2011.11.020

摘要

访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略,其主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问.将风险概念引入访问控制,分析了基于风险的权限委托以及权限再分配的基本性质；基于MUS集合的计算方法,给出了一种基于神经网络的风险评估方法.针对神经网络适合定量数据,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法量化信息安全的风险因素指标,对神经网络的输入进行模糊预处理.仿真结果表明,模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李肯立	湖南大学计算机与通信学院	130	931	16.0	22.0
2	杨柳	湖南大学计算机与通信学院	32	295	10.0	16.0
3	唐卓	湖南大学计算机与通信学院	19	255	8.0	15.0
4	康强	湖南大学计算机与通信学院	1	0	0.0	0.0
5	沙行勉	湖南大学计算机与通信学院	1	0	0.0	0.0