【摘 要】
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针对访问控制策略的自动化生成问题,提出了一种基于深度学习的ABAC访问控制策略生成框架,从自然语言文本中提取基于属性的访问控制策略,该技术能够显著降低访问控制策略生成的时间成本,为访问控制的实施提供有效支持。将策略生成问题分解为访问控制语句识别和访问控制属性挖掘两项核心任务,分别设计了BiGRU-CNN-Attention和AM-BiLSTM-CRF这2个神经网络模型来实现访问控制策略语句识别和访
【机 构】
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信息工程大学,河南省信息安全重点实验室,周口师范学院
【基金项目】
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国家重点研发计划基金资助项目(No.2018YFB0803603,No.2016YFB0501901),国家自然科学基金资助项目(No.61802436,No.61902447)
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针对访问控制策略的自动化生成问题,提出了一种基于深度学习的ABAC访问控制策略生成框架,从自然语言文本中提取基于属性的访问控制策略,该技术能够显著降低访问控制策略生成的时间成本,为访问控制的实施提供有效支持。将策略生成问题分解为访问控制语句识别和访问控制属性挖掘两项核心任务,分别设计了BiGRU-CNN-Attention和AM-BiLSTM-CRF这2个神经网络模型来实现访问控制策略语句识别和访问控制属性挖掘,从而生成可读、可执行的访问控制策略。实验结果表明,与基准方法相比,所提方法具有更好的性能
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