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一种基于划分与压缩方法的改进角色挖掘

发布时间:2017-09-29 00:17

  本文关键词:一种基于划分与压缩方法的改进角色挖掘


  更多相关文章: 基于角色的访问控制 角色工程 角色挖掘 相似度 划分 压缩


【摘要】:现有自底向上的角色工程方法挖掘任务繁重,挖掘规模庞大,且难以体现挖掘结果的可用性。为提取有效、完整的可用角色集,结合枚举角色挖掘的研究及用户之间的相似度属性,将角色挖掘问题转换为聚类问题,提出一种基于划分与压缩方法的改进角色挖掘。使用围绕中心点划分方法分解用户聚类,采用聚类压缩算法压缩划分用户集,利用矩阵的稠密性分析法合并重构有效矩阵,并在构造和真实数据集上进行测试与分析。实验结果表明,该方法能够降低求解问题的复杂性及挖掘规模,并能提取出有效、完整的可用角色集;与枚举法挖掘相比,压缩率控制在40%以内、支持度阈值取约0.6时,改进挖掘的效果比较理想。
【作者单位】: 信阳师范学院计算机与信息技术学院;
【关键词】基于角色的访问控制 角色工程 角色挖掘 相似度 划分 压缩
【基金】:国家自然科学基金资助项目(61202194) 河南省教育厅科学技术研究重点项目(13A520765) 河南省信息技术教育研究项目(ITE12192)
【分类号】:TP393.08
【正文快照】: 0引言基于角色的访问控制(RBAC)能够简化系统的授权管理、降低工程的实施成本、保证信息的完整性与机密性,是当前主流的访问控制机制之一。随着非RBAC案例向RBAC系统的大量迁移和成功实施,设计一个有效、完整的角色集,并构建好RBAC系统对于成功实现用户与权限的逻辑分离至关重

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