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基于语义推理的面向隐私保护的访问控制机制研究的任务书
任务书
研究题目：基于语义推理的面向隐私保护的访问控制机制研究
研究背景：
在大数据时代，数据随时随地被收集、存储、分析和共享。然而，这样大规模的数据共享和处理也带来了许多隐私保护问题。数据隐私保护面临的主要问题是数据共享可能导致数据泄露，因为共享数据通常无法限制数据使用者。因此，设计面向隐私保护的访问控制机制是至关重要的。
目前，访问控制一般基于角色或属性。然而，角色和属性仅仅是一些静态信息，无法反映实体之间的复杂关系。因此，使用语义推理来进行访问控制可以更准确地反映实体之间的关系和行为，并更好地保护数据隐私。
研究目的及意义：
该研究旨在开发基于语义推理的面向隐私保护的访问控制机制，使数据能够得到更好的保护，同时实体之间的关系和行为被更准确地反映。该机制能够为数据隐私保护做出重大贡献，并有助于提高数据安全性和可靠性，减少数据泄露风险。
研究内容：
（1）研究语义推理的相关理论和技术，包括本体论、语义网技术、规则推理和本体匹配等。
（2）研究现有的访问控制机制，分析它们的优缺点，并对它们进行改进，提高其针对数据隐私保护的能力。
（3）设计基于语义推理的面向隐私保护的访问控制机制，包括确定实体之间的关系和行为、推理实体的安全级别和访问权限等。
（4）使用实验方法验证所设计的访问控制机制的有效性和可行性，进行性能测试和安全性评估。
研究方法和进度：
本研究将采用文献调研、实证研究和理论分析等方法，主要的研究进度如下：
阶段一：理论研究阶段
1.文献调研，了解当前语义推理和访问控制的研究现状；
2.分析现有访问控制机制的优缺点，设计改进措施；
3.研究语义推理理论和技术，并探索如何将其应用于访问控制；
4.根据上述调研结果，确定研究方向和研究内容。
阶段二：机制设计阶段
1.根据实体之间的关系和行为，确定语义关联性数据模型；
2.使用本体论建立领域本体，描述实体及其属性和关系；
3.使用规则推理进行访问控制策略生成，推理实体的安全级别；
4.将语义关联性模型和本体结合，生成具有隐私保护的访问控制规则。
阶段三：实验验证阶段
1.在模拟环境中对所设计的访问控制机制进行实验验证；
2.进行性能测试，评估其效率和安全性；
3.和现有访问控制机制进行比较分析，验证所设计的机制的优越性。
研究成果：
（1）提出一种基于语义推理的面向隐私保护的访问控制机制；
（2）开发出了对隐私数据进行访问控制的原型系统；
（3）撰写学术论文，发表SCI论文1篇。
参考文献：
1.ŚwierkotKetal.Accesscontrolbasedonontologyandpolicymining[C]//Proceedingsofthe17thInternationalConferenceonInformationIntegrationandWeb-basedApplications&Services.ACM,2015:280-286.
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3.ChenYH,TsaiCW,KuoTT,etal.Semantic-drivensecurityriskassessmentframeworkforcloudcomputingservices[J].JournalofNetworkandComputerApplications,2015,48:20-28.
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