信息安全研究 ›› 2025, Vol. 11 ›› Issue (E1): 121-.

• 2025网络安全创新发展大会入选论文 • 上一篇    下一篇

人工智能驱动的访问控制策略优化研究

敬爱皎税琦敏程晶陈莎   

  1. (中国石油西南油气田数字智能技术分公司成都610057)
  • 出版日期:2025-12-20 发布日期:2025-12-20
  • 通讯作者: 敬爱皎 工程师.主要研究方向为应用系统集成、数据安全、数据治理. jingaijiao@petrochina.com.cn
  • 作者简介:敬爱皎 工程师.主要研究方向为应用系统集成、数据安全、数据治理. jingaijiao@petrochina.com.cn 税琦敏 工程师.主要研究方向为信息系统安全、网络安全管理. shuiqm@petrochina.com.cn 程晶 政工师.主要研究方向为信息管理. cj2016@petrochina.com.cn 陈莎 政工师.主要研究方向为文件安全管理、数据安全政策研究. chen_sha@petrochina.com.cn

  • Online:2025-12-20 Published:2025-12-20

摘要: 提出一种结合基于角色的访问控制和基于属性的访问控制的访问控制模型,并引入机器学习和深度学习技术.通过构建“角色权限图”和“属性资源图”,模型以图形化方式表达访问控制策略,并优化规则.该模型能识别潜在安全漏洞,减少不必要的权限分配,同时满足合法用户的访问需求.实验表明,该模型在提高访问控制决策准确性和降低系统安全风险方面表现出色.

关键词: 访问控制模型, 图论, 机器学习, 深度学习, 安全优化, 权限管理

中图分类号: