48、基于角色访问控制模型中的可信委托探索

基于角色访问控制模型中的可信委托探索

在角色访问控制模型中,委托是一个重要的概念,它涉及到将特权从一个角色或用户转移到另一个角色或用户。而如何确保委托的可信度,是我们需要深入探讨的问题。本文将围绕信任建模、计算以及如何在委托链中应用信任值等方面展开详细介绍。

1. 委托与信任的基本概念
  • 委托相关角色 :在委托过程中,存在两个关键角色,即委托者(Delegator)和被委托者(Delegatee)。委托者是将自己的特权转移或授予给其他角色或用户的角色或用户,而被委托者则是接收这些特权的一方。
  • 信任关系 :信任是信任者(Truster)和受托者(Trustee)在特定上下文中的一种关系。在委托场景中,这个特定上下文就是需要委托的任务。信任关系主要取决于三个因素:属性(Properties)、经验(Experiences)和推荐(Recommendations)。
2. 信任的量化计算
2.1 量化属性

属性的量化主要从必要属性和角色属性两个方面进行。
- 测量必要属性 A :每个任务都需要用户具备一些特定的属性,这些属性信息通常包含在用户的凭证中。计算必要属性时,需要评估用户拥有的必要属性的百分比。
- 设任务 $T_i$ 需要的属性集合为 $T A_i = {a_{i1}, a_{i2}, \ldots, a_{in}}$,各属性的权重分别为 $w_{ai1}, w_{ai2}, \ldots, w_{ain}$,且 $\sum_{r = 1}^{n}

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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