python实现ABAC：主体、客体和环境属性集合各有10个元素，每一个策略中主体、客体和环境相关的规则由3-5个属性的布尔表达式随机生成，每个用户请求中也是随机生成3-5个生成策略与请求各10000个，记录决策结果

以下是一个简单的 Python 实现 ABAC 的例子，其中主体、客体和环境属性集合各有 10 个元素，每个策略中主体、客体和环境相关的规则由 3-5 个属性的布尔表达式随机生成，每个用户请求中也是随机生成 3-5 个生成策略与请求各10000个，记录决策结果：

import random

class Attribute:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.value = False
    
    def set_value(self, value):
        self.value = value
    
    def get_value(self):
        return self.value
    
class Subject:
    def __init__(self):
        self.attributes = [Attribute("attr" + str(i + 1)) for i in range(10)]
    
    def get_attribute(self, name):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                return attribute.get_value()
        return None
    
    def set_attribute(self, name, value):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                attribute.set_value(value)
    
class Object:
    def __init__(self):
        self.attributes = [Attribute("attr" + str(i + 1)) for i in range(10)]
    
    def get_attribute(self, name):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                return attribute.get_value()
        return None
    
    def set_attribute(self, name, value):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                attribute.set_value(value)
    
class Environment:
    def __init__(self):
        self.attributes = [Attribute("attr" + str(i + 1)) for i in range(10)]
    
    def get_attribute(self, name):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                return attribute.get_value()
        return None
    
    def set_attribute(self, name, value):
        for attribute in self.attributes:
            if attribute.name == name:
                attribute.set_value(value)
    
class Policy:
    def __init__(self):
        self.subject_rules = []
        self.object_rules = []
        self.environment_rules = []
        
        for i in range(random.randint(3, 5)):
            attribute_name = "attr" + str(random.randint(1, 10))
            value = bool(random.getrandbits(1))
            self.subject_rules.append((attribute_name, value))
            
        for i in range(random.randint(3, 5)):
            attribute_name = "attr" + str(random.randint(1, 10))
            value = bool(random.getrandbits(1))
            self.object_rules.append((attribute_name, value))
            
        for i in range(random.randint(3, 5)):
            attribute_name = "attr" + str(random.randint(1, 10))
            value = bool(random.getrandbits(1))
            self.environment_rules.append((attribute_name, value))
    
    def evaluate(self, subject, object, environment):
        for rule in self.subject_rules:
            attribute_name, value = rule
            if subject.get_attribute(attribute_name) != value:
                return False
            
        for rule in self.object_rules:
            attribute_name, value = rule
            if object.get_attribute(attribute_name) != value:
                return False
            
        for rule in self.environment_rules:
            attribute_name, value = rule
            if environment.get_attribute(attribute_name) != value:
                return False
            
        return True
    
class Request:
    def __init__(self):
        self.policies = []
        self.subject = Subject()
        self.object = Object()
        self.environment = Environment()
        
        for i in range(10000):
            self.policies.append(Policy())
            
            for attribute in self.subject.attributes:
                attribute.set_value(bool(random.getrandbits(1)))
                
            for attribute in self.object.attributes:
                attribute.set_value(bool(random.getrandbits(1)))
                
            for attribute in self.environment.attributes:
                attribute.set_value(bool(random.getrandbits(1)))
    
    def make_decision(self):
        decisions = []
        for policy in self.policies:
            decision = policy.evaluate(self.subject, self.object, self.environment)
            decisions.append(decision)
        return decisions

在这个例子中，我们定义了 `Attribute`、`Subject`、`Object`、`Environment`、`Policy` 和 `Request` 类。`Attribute` 类表示一个属性，具有名称和值两个属性。`Subject`、`Object` 和 `Environment` 类分别表示主体、客体和环境，每个对象都包含 10 个 `Attribute` 对象。`Policy` 类表示一个策略，包含了主体、客体和环境相关的规则。`Request` 类表示一个用户请求，包含了一组策略和一组随机生成的主体、客体和环境属性。

在 `Policy` 类中，我们使用 `random` 模块随机生成主体、客体和环境相关的规则。每个规则包含了一个属性名称和一个布尔值，表示该属性的值是否需要与规则匹配。在 `evaluate` 方法中，我们遍历主体、客体和环境相关的规则，检查它们是否与相应的属性值匹配。如果所有规则都匹配，则返回 `True`，否则返回 `False`。

在 `Request` 类中，我们使用 `random` 模块随机生成一组策略和一组主体、客体和环境属性。在 `make_decision` 方法中，我们遍历策略列表，并对每个策略调用 `evaluate` 方法来计算决策结果。最后，我们将所有决策结果存储在一个列表中，并将其返回。

下面是一个简单的示例，说明如何使用这个实现来进行 ABAC 决策：

# 创建一个请求对象
request = Request()

# 获取所有决策结果
decisions = request.make_decision()

# 输出决策结果
print(decisions)

输出结果应该是一个包含 10000 个布尔值的列表，每个值表示相应策略是否被允许。