基于神经网络的访问控制策略优化模型

摘要：

访问控制是网络安全防范和保护的主要核心策略,其主要任务是保证网络资源不被非法使用和访问.将风险概念引入访问控制,分析了基于风险的权限委托以及权限再分配的基本性质；基于MUS集合的计算方法,给出了一种基于神经网络的风险评估方法.针对神经网络适合定量数据,而风险因素的指标值具有很大的不易确定性等问题,采用模糊评价法量化信息安全的风险因素指标,对神经网络的输入进行模糊预处理.仿真结果表明,模糊神经网络经过训练,可以实时地估算风险因素的级别.

关键词：访问控制、风险评估、神经网络、模糊神经网络

所属期刊栏目：38

分类号：TP3;TP2

资助基金：国家自然科学基金项目90715029,61070057;中国博士后科学基金20060400845;中国博士后科学基金面上项目20100480936

在线出版日期：2012-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：87-91