40、协作环境中的可用访问控制

协作环境中的可用访问控制

1. 引言

在一些组织中,人员标签系统已经存在,例如截至2008年5月14日,Fringe中有53844名IBM员工被标记了总共170137个标签。这些标签通常描述了用户的属性,如所属关系、专业知识和参与的项目等。最初,人员标签的目标是帮助用户组织他们的人脉并促进在组织内的专业知识搜索。现在,我们提出将人员标签系统用于资源共享的访问控制。

2. 基于人员标签的访问控制

我们的访问控制系统旨在让用户轻松地与组织内具有特定属性的其他用户共享资源。该系统适用于常见的企业环境,其中员工和用户账户是一一对应的。系统由人员标签系统和多个主机服务器组成。

  • 人员标签系统 :每个用户都有一个个人资料,用户可以用他们想要的术语相互标记。标签实例表示为一个三元组⟨u1, u2, t⟩,其中u1是标记者,u2是接收者,t是文本术语。例如,⟨Alice, Bob, “java”⟩表示Alice用“java”标记Bob。一个用户不能用相同的术语多次标记另一个用户,但一个用户可以被多个用户用相同的术语标记。
  • 主机服务器 :用户可以将他们想要共享的资源放在主机服务器上,主机服务器负责控制对其上资源的访问。

假设Alice想与其他用户共享资源r,我们的解决方案步骤如下:
1. Alice将资源r上传到主机服务器s。
2. Alice在服务器s上为资源r指定基于标签的访问控制策略pr。
3. Bob请求访问服务器s上的资源r。
4. 服务器s从人员标签系统查询Bob的标签。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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