风险最小化授权模型：基于知识发现与信任

"基于知识发现的风险最小化授权模型是一种访问控制技术，旨在在网络信息系统中解决基于信任的访问控制问题。该模型由赵斌、何泾沙、张伊璇及歆荣等人提出，主要关注在开放式网络环境下的授权策略。通过引入信任和风险的概念，以及对权限的细粒度划分，RMAM-KD模型能够更精确地决定实体的访问权限，并通过时间约束支持动态的授权过程。模型的安全性分析和应用实例表明，它能有效保障客体资源的安全访问。" 在当前的网络信息系统中，访问控制是确保信息安全的关键技术之一。传统的访问控制方法可能无法满足开放式网络环境下的复杂需求，特别是在涉及信任和动态授权的情况下。基于知识发现的风险最小化授权模型(RMAM-KD)正是为了解决这一问题而提出的。 RMAM-KD模型的核心在于将知识发现的过程应用于授权决策。知识发现是指从大量数据中提取有价值的信息，这里的知识包括实体属性、信任值和风险值等。模型将这些信息作为判断授权与否的重要依据，使得授权决策更加精细化和智能化。信任在这里是一个关键因素，它代表了系统对用户或实体行为的信赖程度；而风险则反映了潜在的安全威胁或损失可能性。 模型中，权限被细粒度地划分，这允许更灵活的权限分配。例如，不同的操作可能需要不同级别的权限，而且权限可以基于实体的特定属性（如身份、角色、历史行为等）动态调整。此外，时间约束的引入使得授权策略可以根据时间和情况的变化自动更新，适应了动态网络环境的需求。 为了验证模型的有效性，研究者提供了RMAM-KD模型的应用实例。通过实例分析，模型显示出了良好的安全性和适应性，能够在确保资源安全的同时，提供高效且合理的访问控制。安全性分析进一步证明了模型在防止非法访问和保护敏感信息方面的优势。 基于知识发现的风险最小化授权模型是一种创新的访问控制策略，它将信任、风险和知识发现融入授权决策，提高了授权的准确性和灵活性，对于提升开放式网络环境下的信息安全性具有重要的实践价值。这一模型对于网络系统设计者和管理员来说，提供了一个有力的工具来优化和强化他们的访问控制系统。