●第1章 緒論
1.1 基於概念格的角色工程方法
1.2 國內外研究現狀
1.2.1 基於角色的訪問控制模型
1.2.2 角色工程
1.2.3 概念格
1.3 本書的主要研究內容
第2章 基於屬性探索的自頂向下角色工程方法
2.1 基本概念
2.1.1 概念格的基本概念
2.1.2 RBAC模型
2.1.3 概念格與RBAC模型的對應關繫
2.2 經典方法及其不足
2.3 基於概念格的角色探索方法
2.4 角色探索算法
小結
第3章 基於不相關屬性集合的屬性探索算法
3.1 屬性探索算法理論研究與改進
3.1.1 理論依據
3.1.2 屬性探索算法改進
3.2 屬性探索算法過程示例
3.2.1 AERS算法過程示例
3.2.2 AEUS算法過程示例
3.3 實驗設計與分析
3.3.1 實驗設計
3.3.2 實驗分析
小結
第4章 RBAC角色探索算法的自糾錯機制研究
4.1 理論依據
4.1.1 基礎定義定理
4.1.2 自糾錯的RBAC角色探索算法框架
4.2 自糾錯的RBAC角色探索算法過程示例
4.3 實驗設計與分析
4.3.1 實驗設計
4.3.2 實驗分析
小結
第5章 RBAC角色探索算法的多人協作機制研究
5.1 理論基礎
5.1.1 基礎定義定理
5.1.2 多人協作的RBAC角色探索算法框架
5.2 REMC算法過程示例
5.3 實驗設計與分析
5.3.1 實驗設計
5.3.2 實驗分析
小結
第6章 基於概念格的最小角色集模型及其求解
6.1 相關研究工作
6.2 基於概念格的RBAC模型
6.3 最小角色概念集及其在概念格中的求解
6.4 最小角色概念集查找算法
6.4.1 算法描述
6.4.2 算法示例
6.5 實驗及討論
小結
第7章 概念格的漸減式構造算法
7.1 相關工作
7.2 概念格的對像漸減
7.2.1 對像漸減的基本定義
7.2.2 概念格刪除對像後節點的變化
7.2.3 概念格刪除對像後邊的變化
7.2.4 自頂向下的對像漸減算法
7.2.5 自底向上的對像漸減算法
7.2.6 實驗及其討論
7.3 概念格的屬性漸減
7.3.1 屬性漸減的基本定義
7.3.2 概念格刪除屬性後節點的變化
7.3.3 概念格減屬性後邊的變化
7.3.4 自底向上的屬性漸減算法
7.3.5 自頂向下的屬性漸減算法
7.3.6 實驗與分析
小結
第8章 訪問控制概念格的合並
8.1 相關工作
8.2 基本概念
8.3 自底向上的縱向合並算法
8.3.1 算法的理論依據
8.3.2 算法描述
8.3.3 算法示例
8.3.4 實驗
8.4 自頂向下的橫向合並算法
8.4.1 算法的理論依據
8.4.2 算法描述
8.4.3 實驗
8.5 AddConcept：自頂向下的概念格橫向合並算法
8.5.1 相關定義
8.5.2 算法的理論依據
8.5.3 算法描述
8.5.4 實驗
小結
結論
參考文獻

在自動化訪問控制技術中，使用概念格作為角色訪問控制模型的核心數據結構具有天然的優勢，主要是因為概念格與角色層次之間具有天然的格上的對應關繫。本書以概念格的相關理論為基礎，在自動化的角色構建、角色更新和角色合並等方面展開研究，然後針對基於概念格的角色探索方法的缺陷，在屬性探索算法的框架下，對屬性探索算法的時間復雜度、糾錯與協作機制進行了研究與探索。
本書適合信息繫統設計工程師、訪問控制研究人員、高校教師及研究生閱讀。