标识网络中基于用户与服务的管控机制研究与实现
【学位授予单位】:北京交通大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP393.02
【图文】:
统网络中的弊端,北京交通大学张宏科教授带领的团队提出了标识网络体系架构,逡逑该网络体系架构在移动性、安全性和可管可控性等方面具有突出优势。逡逑标识网络创新性地将网络模型分为服务层和网通层两个部分,如图2-1所示为逡逑标识网络的网络模型,两个部分的功能分别如下所述:逡逑标识网络模型逦|逦OSI七层网络模型逡逑/逦7]逦,逦/逡逑TT ̄服务标识逦[邋I逦应用层邋y逡逑f逦解析映射逦丨逦表示层逦,逡逑ifr逦★逦I邋逦/逡逑层逦连接标识逦!逦会话层逡逑?逦y逦1逦逦,逡逑逦解%映射——传输层邋,逡逑网逦接入标识逦j逦网络层逡逑通逦+逦I邋逦’逡逑层逦解%邋映射逦I逦数据链路层逦z逡逑N逦交换路由标识邋t邋I逦物理层逡逑图2-丨标识网络的网络模型图逡逑Figure邋2-1邋Network邋model邋figure邋of邋the邋Identifier-Based邋Network逡逑(1)上层为服务层,该层的功能与OSI七层网络模型的上四层相对应。标识逡逑网络体系架构在服务层中引入了服务标识(Service邋Identifier
RBAC标准由美国国家标准技术协会制定,根据该标准,RBAC模型可由四个逡逑概念模型组成:基本模型RBAC0、分层模型RBAC1、约束模型RBAC2、统一模逡逑型RBAC3。上述概念模型之间的相互关系如图2-3所示,RBAC0是最基础的RBAC逡逑15逡逑
图2-4邋RBACO模型逡逑Figure邋2-4邋RBACO邋model逡逑如图2-4所示为基本模型RBACO的模型图,基本模型RBACO中描述了邋RBAC逡逑系统安全的最小需求,包括用户、角色、权限和会话四个基本元素,这个模型中包逡逑含两种映射关系,分别为用户和角色的映射及角色和权限的映射,这个映射由系统逡逑完成。用户通过发起会话的形式获得角色后即可获得角色中的所有权限,并且每个逡逑用户至少拥有一个角色,每个角色至少拥有一个用户,每个角色至少拥有一种权限,逡逑通过这个机制实现用户和权限的解耦。逡逑继承逡逑r\逡逑会逡逑话逡逑w逡逑图2-5RBAC1模型逡逑Figure邋2-5邋RBAC邋1邋model逡逑如图2-5所示为分层模型RBAC邋I的模型图,分层模型RBAC邋I包含基本模型逡逑RBACO的所有元素及分配关系,并在RBACO中引入角色层次与继承关系,角色逡逑之间可以继承部分或全部权限,当用户与角色之间建立了授权关系,且角色&逡逑继承了角色则^与r
【相似文献】
相关期刊论文 前10条
1 宋凤义;胡太;杨明;;基于外观的复合属性学习的细粒度识别[J];数据采集与处理;2016年06期
2 陈自岩;黄宇;王洋;傅兴玉;付琨;;一种利用语义相似特征提升细粒度情感分析方法[J];计算机应用与软件;2017年03期
3 张洁;董辉;;普适环境中细粒度可信管理框架的研究[J];测控技术;2017年05期
4 钟竞德;;超细粒度氧化钇生产的新工艺分析[J];科技创新与应用;2016年06期
5 罗清红;;大数据与灵魂[J];当代教育家;2016年12期
6 李涛;刘明耀;闫宁;;超细粒度砂轮制备技术研究现状[J];金刚石与磨料磨具工程;2013年02期
7 谭光华,袁廉灼;从Na_2WO_4溶液制取中、细粒度WO_3[J];稀有金属;1989年05期
8 敦欣卉;张云秋;杨铠西;;基于微博的细粒度情感分析[J];数据分析与知识发现;2017年07期
9 唐国纯;;RBAC细粒度组的权限管理模型的分析与设计[J];硅谷;2011年05期
10 黄光芳;;基于用户组和细粒度权限的RBAC模型[J];湛江师范学院学报;2011年06期
相关会议论文 前10条
1 李小庆;曾庆凯;;细粒度可信恢复文件系统[A];2011年全国通信安全学术会议论文集[C];2011年
2 刘电霆;周德俭;余强;;虚拟企业中细粒度协同设计任务的不确定调度及GA求解[A];先进制造技术高层论坛暨第六届制造业自动化与信息化技术研讨会论文集[C];2007年
3 叶蕴芳;杨榆;罗鑫;徐国爱;;Appfuse系统中细粒度权限控制的研究与实现[A];2007北京地区高校研究生学术交流会通信与信息技术会议论文集(上册)[C];2008年
4 朱虹;舒鹏;;扩展SQL实现DBMS细粒度访问控制[A];第二十三届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2006年
5 郭磊;唐玉华;周杰;董亚卓;;基于FPGA的Cholesky分解细粒度并行结构与实现[A];2010年第16届全国信息存储技术大会(IST2010)论文集[C];2010年
6 吴舜;苏丹;吴佳;李坤;许大卫;刘昀;魏征;;基于Tilera平台的网络细粒度应用行为识别系统[A];2013电力行业信息化年会论文集[C];2013年
7 李祖德;占国强;叶晓俊;;FG-RBAC:基于RBAC的FGAC模型实现[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
8 王运成;任年民;张建平;结凤克;柴常谦;;基于角色的XML细粒度访问控制模型[A];2006北京地区高校研究生学术交流会——通信与信息技术会议论文集(下)[C];2006年
9 刘伟峰;王智广;;细粒度并行计算编程模型研究[A];2008年全国开放式分布与并行计算机学术会议论文集(下册)[C];2008年
10 江伟玉;高能;刘泽艺;林雪燕;;一种云计算中的多重身份认证与授权方案[A];第27次全国计算机安全学术交流会论文集[C];2012年
相关重要报纸文章 前10条
1 ;修正SDH:承载细粒度IP业务[N];中国计算机报;2002年
2 ;细粒度的访问控制和日志管理[N];中国计算机报;2003年
3 ;三项措施保护服务器[N];网络世界;2004年
4 侯丽坤;思达展示新概念QoS产品[N];计算机世界;2001年
5 《网络世界》记者 蒙克;D-Link应用层流控网关细粒度管理全网流量[N];网络世界;2015年
6 吕明;网络安全审计需细粒度报告[N];计算机世界;2008年
7 胡英;F5最新SSL VPN[N];计算机世界;2006年
8 侯闯 综合编译;部署SOA需慎重[N];计算机世界;2004年
9 ;Allot加入开放式IP服务创建计划[N];人民邮电;2007年
10 沈建苗 综合编译;IM安全产品选购谏言[N];计算机世界;2008年
相关博士学位论文 前10条
1 杨骏;细粒度文本情感分析问题研究[D];南京大学;2019年
2 赵毅力;基于深度学习的云南野生鸟类图像细粒度识别[D];云南大学;2018年
3 余少勇;基于深度学习的车辆检测及其细粒度分类关键技术研究[D];厦门大学;2017年
4 赵波;细粒度图像分类、分割、生成与检索关键技术研究[D];西南交通大学;2017年
5 洪佳楠;半可信云中基于属性加密扩展的访问控制研究[D];中国科学技术大学;2018年
6 魏秀参;深度学习下细粒度级别图像的视觉分析研究[D];南京大学;2018年
7 时杰;关系数据库细粒度访问控制研究[D];华中科技大学;2010年
8 朱倩;面向自由文本的细粒度关系抽取的关键技术研究[D];江苏大学;2011年
9 余a\;基于Simulink模型的细粒度多线程技术研究[D];浙江大学;2014年
10 付兴兵;基于属性基加密的细粒度访问控制机制研究[D];电子科技大学;2016年
相关硕士学位论文 前10条
1 宋玉;基于深度学习的商品细粒度意见挖掘[D];电子科技大学;2019年
2 曹奕翎;支持汽车服务质量评价的细粒度情感分析方法研究[D];电子科技大学;2019年
3 赵俊yN;基于主题的细粒度情感分析研究[D];电子科技大学;2019年
4 陈金珠;标识网络中基于用户与服务的管控机制研究与实现[D];北京交通大学;2019年
5 吴凡;基于深度学习的车型细粒度识别研究[D];厦门大学;2017年
6 郑侠武;基于中心排序损失及弱监督定位的细粒度目标检索[D];厦门大学;2018年
7 昌晶;细粒度模型剪枝算法研究[D];南京大学;2019年
8 刘测;产品评论的细粒度情感分析研究[D];西安石油大学;2019年
9 高政霞;基于多模态融合的细粒度视觉解释生成模型研究[D];江西师范大学;2018年
10 张强;基于在线评论的细粒度情感分析[D];安徽工程大学;2019年
本文编号:2796927
本文链接:https://www.wllwen.com/guanlilunwen/ydhl/2796927.html