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    关于访问控制模型

    访问控制服务主要由访问控制模型和策略描述语言组成 常见的访问控制模型主要是自主访问控制 DAC、强制访问控制 MAC、基于角色的访问控制 RBAC。 访问策略规则以及访问主体和访问客体三者是访问控制系统的基本条件。 访问主体:在信息环境中,对目标信息的获取通常是由访问主体发起的,访问主体需要遵循相应的规则,从而可以访问一定的客体。通常访问主体是用户开发和使用的应用程度。 访问客体:在信息系统中,客体可以被主体进行一定的访问行为操作。 安全访问策略:是为了保护信息安全性而制定的策略规则,规定了主体是否可以访问客体以及可以使用何种方式对客体进行访问。 常见的策略描述语言就有ACML、XACML,就像前端里面的JSON、XML一样,用于前后端的交流,哈哈,这是我的理解~~就说XACML语言吧,它是为了PEP(执行模块)和PDP(策略模块),还有可能有PIP(信息模块)的信息交换,因为每个模块可能用不同的语言写,会存在语义鸿沟(当然,这是虚拟机自省技术里的定义了),但是确实也是这样,就像两个地区的人都说方言肯定听不懂嘛,所以大家交流都得说普通话,这就是策略描述语言。

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    “区块链”到底是什么?或触发第五轮颠覆性革命浪潮

    都在谈“区块链” 这到底是个什么   网络上、手机里,到处有它的消息,吃个饭,恨不能周边有三四拨食客都在聊它。最近什么概念最火,毫无疑问是它——“区块链”,   尽管大部分人都对“区块链”好奇,甚至眼馋,不过大都处于不求甚解的懵懂阶段。   区块链,英文里的名称是Blockchain,说白了就是由“数据块”和“链条”组成,是一种分布式记账底层技术,这两年被热炒的比特币,就是其应用之一。一般认为,区块链具有去中心、去信任等核心优点,能完美解决共享经济发展过程中的信息不对称、交易成本高、陌生人信任等难题,

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    从强化学习基本概念到Q学习的实现,打造自己的迷宫智能体

    导语:近年以来,强化学习在人工智能所充当的角色越来越重要了,很多研究机构和大学都将强化学习与深度学习相结合打造高性能的系统。因此,本文注重描述强化学习的基本概念与实现,希望能为读者介绍这一机器学习分支的巨大魅力。 强化学习其实也是机器学习的一个分支,但是它与我们常见监督学习和无监督学习又不太一样。强化学习旨在选择最优决策,它讲究在一系列的情景之下,通过多步恰当的决策来达到一个目标,是一种序列多步决策的问题。该学习算法能帮助我们公式化表达生物体以奖励为动机(reward-motivated)的行为。比如说,让

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    Nature Communications:社会训练通过重新配置我们的预测误差来形成对自我和他人边界的重新估计

    区分自我与他人是人类社会生活中最重要的分类之一,在社会活动中如何区分出“自我”意识和“群体”或“他人”意识直接影响了我们如何与社会其他群体产生互动,个体如何在某种文化的生态下,建立自己的分类系统和解释系统是社会心理学界研究的研究热点。一般认为,人们更倾向于使自己的信念和价值观与社会群体相一致。但是,在陈述某种信念时却不接受这些信念的行为,对于预测他人行为和参与社会互动同样至关重要(比如你遇见不相信科学的人的时候,他虽然可以和你讨论关于科学的理论,但他实际上是不相信科学的,那你们之间就会产生关于彼此价值的认同问题)。因此,有必要在自我-他人的区分和自我-他人的融合之间取得一种平衡。

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