python编程题：编程实现基手属性的访问控制模型ABAC •问题规模： •主体s、客体o、环境e属性集合各有10个元素 •每一个策略中的主体、客体、环境相关的规则由3-5个属性的布尔表达式组成（随机生成）； •每个用户请求中，主体、客体、环境相关属性3-5个（随机生成）； 策略个数共有10000个（5000个正授权、5000个负授权），随机生成； 。随机生成10000个请求，进行决策，记录决策结果。 。策略库是文本数据库，请求也是文本。

以下是实现基于属性的访问控制模型ABAC的Python代码，包括策略的生成、请求的生成、决策过程和结果记录：

import random

# 定义策略类
class Policy:
    def __init__(self, sub_attrs, obj_attrs, env_attrs, decision):
        self.sub_attrs = sub_attrs
        self.obj_attrs = obj_attrs
        self.env_attrs = env_attrs
        self.decision = decision

    # 判断策略是否匹配请求
    def match(self, sub_req, obj_req, env_req):
        for attr in self.sub_attrs:
            if attr not in sub_req or self.sub_attrs[attr] != sub_req[attr]:
                return False

        for attr in self.obj_attrs:
            if attr not in obj_req or self.obj_attrs[attr] != obj_req[attr]:
                return False

        for attr in self.env_attrs:
            if attr not in env_req or self.env_attrs[attr] != env_req[attr]:
                return False

        return True

# 随机生成策略
def generate_policy():
    sub_attrs = {}
    obj_attrs = {}
    env_attrs = {}

    # 生成主体属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        sub_attrs['sub_attr' + str(i)] = random.choice([True, False])

    # 生成客体属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        obj_attrs['obj_attr' + str(i)] = random.choice([True, False])

    # 生成环境属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        env_attrs['env_attr' + str(i)] = random.choice([True, False])

    return Policy(sub_attrs, obj_attrs, env_attrs, random.choice([True, False]))

# 随机生成请求
def generate_request():
    sub_req = {}
    obj_req = {}
    env_req = {}

    # 生成主体请求属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        sub_req['sub_req' + str(i)] = random.choice([True, False])

    # 生成客体请求属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        obj_req['obj_req' + str(i)] = random.choice([True, False])

    # 生成环境请求属性
    for i in range(random.randint(3, 5)):
        env_req['env_req' + str(i)] = random.choice([True, False])

    return sub_req, obj_req, env_req

# 随机生成策略库
policies = []
for i in range(10000):
    policies.append(generate_policy())

# 随机生成请求并进行决策
results = []
for i in range(10000):
    sub_req, obj_req, env_req = generate_request()

    result = False
    for policy in policies:
        if policy.match(sub_req, obj_req, env_req):
            result = policy.decision
            break

    results.append(result)

# 记录决策结果
with open("results.txt", "w") as f:
    for result in results:
        f.write(str(result) + "\n")

# 记录策略库和请求
with open("policies.txt", "w") as f:
    for policy in policies:
        f.write(str(policy.sub_attrs) + "\t" + str(policy.obj_attrs) + "\t" + str(policy.env_attrs) + "\t" + str(policy.decision) + "\n")

with open("requests.txt", "w") as f:
    for i in range(10000):
        sub_req, obj_req, env_req = generate_request()
        f.write(str(sub_req) + "\t" + str(obj_req) + "\t" + str(env_req) + "\n")

以上代码中，我们首先定义了策略类Policy，包括主体属性、客体属性、环境属性和决策结果。然后，我们随机生成策略、随机生成请求，并对请求进行决策。最后，我们记录决策结果、策略库和请求到文本文件中。

请注意，由于属性数量和策略数量较大，此代码运行时间可能较长。如果需要加快运行速度，可以考虑使用其他数据结构，例如哈希表或数据库，来存储策略和请求。