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本文提出基于人工神经网络的RBAC算法,该算法充分考虑到角色之间的继承关系,采用预先定制的角色样本作为输入向量,以相应的权限作为输出向量训练人工神经网络。在系统运行中通过训练好的人工神经网络直接计算出用户的访问权限,省去了大量的查表操作,能够有效提高访问控制的效率。
一种高效的基于角色的访问控制方法
【摘 要】
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本文提出基于人工神经网络的RBAC算法,该算法充分考虑到角色之间的继承关系,采用预先定制的角色样本作为输入向量,以相应的权限作为输出向量训练人工神经网络。在系统运行中通过训练好的人工神经网络直接计算出用户的访问权限,省去了大量的查表操作,能够有效提高访问控制的效率。
【机 构】
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西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室,西安电子科技大学网络教育学院,西安电子科技大学计算机网络与信息安全教育部重点实验室 陕西710071,陕西710071,陕西710071
【出 处】
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网络安全技术与应用
【发表日期】
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2007年02期
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