基于CPN的工作流管理系统访问控制技术研究与实现

来源 :第二十二届中国数据库学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dxlwwh
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针对工作流兼有静态性和动态性的特点,本文结合RBAC和TBAC提出了新的基于任务和角色的访问控制方式,使得用户对数据的存取权限受到数据本身状态的限制,从而实现了权限在时间上的约束性制.
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30多年来,数据库技术发展迅速且得到了广泛应用.一方面,数据建模形式多样,从层次数据库、网状数据库、关系数据库、对象数据库,直到关系对象数据库等等;另一方面,数据规模也越来越大.传统数据库技术的一个共同点是:数据存储在介质中,可以多次利用;但是在20世纪末,一种新型应用对它提出了有力的挑战.这种名为数据流(datastream)的应用模型广泛出现在众多领域,数据流不同于存储在磁盘上的关系数据,而是
联机分析处理(OLAP)是一种数据分析技术,它通过提供多角度、多粒度的查询和展现数据的功能,使得人们得以灵活地观察和分析数据.本文提出了一种基于单调性对聚集查询结果进行导航的方法.我们根据聚集查询结果在数据立方体格结构上的单调性,将OLAP常用的聚集函数分为两大类,一类满足向下(弱)单调性质,另一类满足向上单调性,分别找到向下(弱)单调聚集查询结果的上界入口集和向上单调聚集查询结果的下界入口集,作
函数依赖是一种常见的数据依赖,反映了数据之间的完整性约束.然而,现实世界存在着大量非精确的函数依赖,例如病理学家希望获得不同饮食习惯与不同疾病的关系,市场营销人员希望知道不同的年龄阶层与商品购买力间的关系等.这些数据间普遍存在的非精确的函数依赖关系为近似函数依赖(ApproximateFunctionalDependencies.近似函数依赖在知识发现、隐私保护和数据推演等方面都有着重要的作用.本
近几年来,数据流的应用(DataStreamAppli-cation)变得越来越广泛.在数据流的应用中,传统的数据与查询模型已经不再适用.在传统的数据库应用中,数据是持久稳固的.通常,数据库中包含的是无序的静态数据集,这些数据的插入与删除操作相对于查询的插入与删除是很少的.用户可以随时加入查询来得到关心的结果.但在数据流中,数据是连续不断的、无界的、并且速度可能是变化的、以一种序列(流式)的形式在
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Ontology是对领域知识概念的抽象和描述,它的设计是一个创造性的过程,对任何专业领域来说,均不存在唯一的本体.本体的设计是一个反复的过程,需要不断的完善,才能达到本体的完整性,而且本体应能够扩展,在领域不断发展时可以加入新的概念.本体自提出以来,就在计算机的许多领域得到了广泛的应用,如数字图书馆,软件复用,Web上异构信息的处理,语义Web等,因此本体是一项有意义并且重要的研究方向.
本文针对R-C4.5决策树模型的简化版本R-C4.5s模型进行了实验验证,并将实验结果与C4.5决策树模型进行了比较,充分证明了本文的分析.
本文正是根据这种思想,基于两阶段子密钥加密算法和读写安全级分开的强制存取控制模型,将加密技术与强制存取控制相结合,提出一种应用在多级数据库中的两阶段子密钥加密模式.
本文给出了映射表等相关概念,定义了映射约束的推导及一致性问题,提出了解决推导及一致性问题的“分割”算法.最后对全文进行了总结.