信息文档结构信任模式提取与ALCCTL逻辑描述

"这篇论文探讨了信息文档结构信任模式的提取和逻辑描述方法，旨在高效、快速地建立文档的信任度。信任模式是判断事物可信性的准则，在信息文档中同样适用。不同类型的信息文档有不同的规范和标准，通过分析这些规范，可以提取出结构信任模式。提取出的模式有助于评估文档的完整性、内容连贯性和格式正确性。 论文中提到，使用ALCCTL逻辑对信任模式进行描述，这是一种形式化的方法，能够对信息文档进行模型检测。通过将文档模型与逻辑公式对比，如果文档模型满足逻辑条件，则表明文档符合信任模式；反之，若不满足，则可以定位错误位置并指出不符合的模式。这些错误信息对于文档的校正、评审或可信计算过程至关重要。 该研究受到多项科研基金的支持，包括国家“863”计划、国家“973”计划前期研究专项基金、国家自然科学基金、NSFC-微软亚洲研究院联合资助项目以及高效能服务器和存储技术国家重点实验室开放基金。作者包括陈路瑶、曾国荪和王伟，分别在可信计算、信息安全和信任管理等领域有所专长。 论文的摘要强调了信息文档信任模式提取的必要性和ALCCTL逻辑的应用价值，以及通过模型检测实现对文档信任性的验证。关键词涵盖了信息文档、结构信任模式、模式提取、ALCCTL逻辑和模型检测，显示了研究的核心内容。通过这种方式，该研究为提高信息文档的可信性和安全性提供了一种新的分析和处理手段。"