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摘要:
针对大多访问控制模型缺乏对系统安全状态和风险的动态感知能力这一问题,通过将基于条件随机场的机器学习方法引入BLP模型的规则优化中,提出一种动态BLP模型——CRFs-BLP.该模型首先通过对历史访问日志进行预处理与标注,来提取特征值.然后用CRF++工具包对其学习和训练,使模型规则能够根据当前系统的安全状态及安全事件进行动态调整,还可以动态地限制敏感客体的读写范围.最后,通过实验表明了模型在实际环境中的有效性和准确性.
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文献信息
篇名 基于条件随机场的改进型BLP访问控制模型
来源期刊 计算机科学 学科 工学
关键词 访问控制 条件随机场 机器学习 BLP模型
年,卷(期) 2015,(8) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 138-144,151
页数 8页 分类号 TP301
字数 10952字 语种 中文
DOI 10.11896/j.issn.1002-137X.2015.8.030
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李仁发 湖南大学信息科学与工程学院 468 4582 30.0 44.0
3 唐卓 湖南大学信息科学与工程学院 19 255 8.0 15.0
8 马萌 湖南大学信息科学与工程学院 1 7 1.0 1.0
18 熊燎特 湖南大学信息科学与工程学院 1 7 1.0 1.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
访问控制
条件随机场
机器学习
BLP模型
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机科学
月刊
1002-137X
50-1075/TP
大16开
重庆市渝北区洪湖西路18号
78-68
1974
chi
出版文献量(篇)
18527
总下载数(次)
68
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