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给出一种采用多层次优化技术的XACML（extensible access control markup language）策略评估引擎实现方案MLOBEE（multi-level optimization based evaluation engine）．策略判定评估前，对原始策略库实施规则精化，缩减策略规模并调整规则顺序；判定评估过程中，在引擎内部采用多种缓存机制，分别建立判定结果缓存、属性缓存和策略缓存，有效降低判定引擎和其他功能部件的通信损耗．通过两阶段索引实现的策略缓存，可显著降低匹配运算量并提