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基于改进K-Means算法的ABAC模型优化
摘    要:针对基于属性的访问控制(ABAC)模型中属性量化、用户分类等尚未解的问题,引用层次分析法确定用户属性的权值,利用属性权值定义加权欧式距离,为用户分类提供依据.对K-Means聚类算法从三个方面进行优化改进,并把改进后的K-Means聚类算法引入ABAC模型的策略库中,使同一类中的用户具有相同的访问权限,不同类之间的用户自动化访问隔离.最后通过仿真实验分析,优化后的ABAC模型效率和准确率比传统ABAC模型具有明显优势.

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