普适计算环境下的区间值加权模糊推理访问控制模型

"基于区间值加权模糊推理的访问控制模型 (2012年) - 普适计算、访问控制、模糊集合理论、模糊推理、上下文信息、安全需求" 本文研究的是在普适计算环境下的访问控制模型，该环境被广泛认为是未来计算的主要形式。普适计算强调计算的无处不在和无缝集成，因此其安全问题至关重要。传统的访问控制模型通常侧重于系统层面的资源保护，但在处理权限控制时并未充分考虑上下文信息等动态因素。 针对这一问题，作者提出了一种创新的访问控制模型，该模型基于区间值加权模糊推理。模糊集合理论和模糊推理方法被应用到模型中，以应对普适计算中访问控制策略的动态适应性和上下文信息的模糊不确定性。模糊推理允许在不确定或不精确的数据中做出决策，而区间值则能更好地处理模糊数据的范围。 在这个模型中，加权模糊匹配函数公式用于评估和比较访问请求与预设的访问策略。这个公式考虑了各个因素的重要性，通过权重来调整不同因素的影响。区间值加权模糊推理则提供了处理这些权重的方法，确保了访问控制策略能够根据实际情况进行灵活调整，从而与实际的安全需求保持一致。 文章还提到了安徽医科大学和淮北师范大学的科研项目，这表明了该研究是在学术研究的背景下进行的。作者吴茜、叶永升和李苑青分别在网络安全、图论和网络多媒体教育等领域有深入研究。 关键词的选取，如“普适计算”、“访问控制模型”、“上下文”、“区间值模糊推理”，揭示了研究的核心内容。文章的分类号和文献标志码表明这是一篇关于计算机科学和技术的学术论文，而DOI标识符则意味着该文章可以通过数字对象标识符系统进行检索和引用。 这篇2012年的论文探讨了如何通过区间值加权模糊推理来改进普适计算环境中的访问控制，旨在提供一个更适应变化和不确定性的安全解决方案。这对于保障普适计算环境中的信息安全具有重要的理论和实践意义。