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为了解决ABAC模型中大量策略所带来的系统复杂和冲突问题,提出了一种基于相似度计算的ABAC静态策略更新算法.该算法利用Jaccard相似度计算策略之间的相似度值,根据相似度值对策略集分组,在各组中再次根据相似度值处理冲突策略、删除冗余策略和合并相似度值高的策略.仿真实验结果表明了算法的准确性和有效性,在不影响最终决策的前提下可以较大程度地减少ABAC的策略数量和决策的时间,减轻系统负担.