心理学中主客体互倚模型

主客体互倚模型是心理学中的一种理论模型，主要用于研究人际关系和亲密关系。该模型认为，在亲密关系中，人们通常会将自己的身份和自我感觉与他人的身份和自我感觉相互融合，形成一种互相依存的关系。

具体来说，主客体互倚模型将人际关系分为三种类型：依赖型、互相独立型和互相依存型。在依赖型关系中，一方倾向于过分依赖另一方，而另一方则扮演着“保护者”的角色。在互相独立型关系中，双方都独立自主，相互之间的依赖程度较低。而在互相依存型关系中，双方都依赖对方，相互之间形成了一种互相支持的关系。

这种模型认为，人们在亲密关系中通常会将自己的身份和自我感觉与他人的身份和自我感觉相互融合，形成一种互相依存的关系。这种互相依存的关系可以带来很多正面的效应，比如增强自我认同感、提高自尊心、减轻焦虑和抑郁等。但是，如果依赖程度过高，会导致依赖者失去自我独立性，降低自我控制能力，对关系产生负面影响。

相关问题

编程实现基于属性点访问控制模型ABAC，条件:创建主体S，客体O，环境E，操作O的集合并写入文本数据库，创建访问控制策略，可信应用监控器启用，接收用户对权限的访问请求，进行决策，决策结果为拒绝或运行，出现冲突时拒绝优先，缺乏匹配的策略时默认决策为拒绝，主体，客体，环境属性各有10个元素，每一个策略中的主客体，环境相关规则由3-5个属性点布尔表达式组成(随机生成)，每个用户请求中，主客体，环境相关属性3-5个(随机生成)，策略数共10000个(5000正授权，5000负授权)随机生成，随机生成10000个请

题，使用Python语言实现。

首先，需要定义主体S、客体O、环境E和操作O的集合：

subjects = ['S' + str(i) for i in range(1, 11)]
objects = ['O' + str(i) for i in range(1, 11)]
environments = ['E' + str(i) for i in range(1, 11)]
operations = ['read', 'write', 'execute']

然后，需要将这些集合写入文本数据库：

with open('database.txt', 'w') as f:
    f.write('Subjects:\n')
    f.write('\n'.join(subjects))
    f.write('\n\nObjects:\n')
    f.write('\n'.join(objects))
    f.write('\n\nEnvironments:\n')
    f.write('\n'.join(environments))
    f.write('\n\nOperations:\n')
    f.write('\n'.join(operations))

接下来，需要随机生成10000个访问控制策略。每个策略中的主客体、环境相关规则由3-5个属性点布尔表达式组成：

import random

attributes = ['attr1', 'attr2', 'attr3', 'attr4', 'attr5', 'attr6', 'attr7', 'attr8', 'attr9', 'attr10']

policies = []
for i in range(10000):
    policy = {}
    policy['target'] = {}
    policy['target']['subject'] = random.sample(subjects, 1)[0]
    policy['target']['object'] = random.sample(objects, 1)[0]
    policy['target']['environment'] = random.sample(environments, 1)[0]
    policy['rules'] = []
    for j in range(random.randint(3, 5)):
        rule = {}
        rule['subject'] = random.sample(attributes, 1)[0]
        rule['object'] = random.sample(attributes, 1)[0]
        rule['environment'] = random.sample(attributes, 1)[0]
        rule['value'] = random.choice([True, False])
        policy['rules'].append(rule)
    policy['decision'] = random.choice(['Permit', 'Deny'])
    policies.append(policy)

随机生成10000个访问请求，每个请求中，主客体、环境相关属性也随机生成3-5个：

requests = []
for i in range(10000):
    request = {}
    request['subject'] = {}
    for j in range(random.randint(3, 5)):
        request['subject'][random.sample(attributes, 1)[0]] = random.choice([True, False])
    request['object'] = {}
    for j in range(random.randint(3, 5)):
        request['object'][random.sample(attributes, 1)[0]] = random.choice([True, False])
    request['environment'] = {}
    for j in range(random.randint(3, 5)):
        request['environment'][random.sample(attributes, 1)[0]] = random.choice([True, False])
    request['operation'] = random.sample(operations, 1)[0]
    requests.append(request)

定义一个函数，实现访问控制决策：

def access_control_decision(policy, request):
    for rule in policy['rules']:
        if rule['subject'] in request['subject'] and rule['object'] in request['object'] and rule['environment'] in request['environment']:
            if request['subject'][rule['subject']] == rule['value'] and request['object'][rule['object']] == rule['value'] and request['environment'][rule['environment']] == rule['value']:
                return policy['decision']
    return 'Deny'

最后，对于每个访问请求，依次进行访问控制决策：

with open('result.txt', 'w') as f:
    for request in requests:
        decision = 'Deny'
        for policy in policies:
            if access_control_decision(policy, request) == 'Permit':
                decision = 'Permit'
                break
        f.write(str(request) + ': ' + decision + '\n')

注意，在实际应用中，访问控制策略的数量可能会更大，访问请求的频率也可能更高，因此需要对程序进行优化。