随着移动智能设备技术的迅速发展,为用户可以远程访问和控制资源提供了广泛的服务。因此,越来越多的员工将移动智能设备带到工作中来,并频繁访问公司的敏感信息。然而,移动智能设备为人们的生活带来方便的同时,也引发了对隐私问题和信息安全的担忧。由于移动智能设备的移动性,传统静态的安全机制不足以解决移动智能设备随时、随地访问敏感资源所带来的信息安全问题。对于强制访问控制模型、自主访问控制模型和基于角色的访问控制模型等传统访问控制模型,都是基于身份验证后赋予用户相关权限,这种访问机制已经不适用于如今移动智能设备动态的访问方式。为解决这一问题,本文提出一种基于情景感知的动态访问控制模型。不同于传统的访问控制方式,本文提出的方案在进行访问控制时把用户周围的情景信息也考虑在内。比如,位置(GPS、Wi-Fi)、声音、时间等情景信息。因此,如何根据用户的情景信息高效率、高精度识别用户的环境状况,并且针对情景信息实现移动智能设备安全、有效的动态访问控制成为研究热点。针对上述问题,本论文的主要工作有:(1)基于位置情景感知访问控制方案,该方案利用Wi-Fi和GPS的定位思想与机器学习技术,实现了用户动态的访问控制;与相仿的方案进行对比,提高了位置检测的精确度、降低了位置情景感知的时间开销;通过安全分析表明该方案是安全可行的。(2)基于声音情景感知访问控制方案,该方案通过获取用户访问资源时的声音信息,并运用神经网络机器学习分类方法对其进行分析,实现了用户访问环境安全性的动态识别,据此动态调整用户访问权限。(3)通过实验仿真,对方案的位置检测精度、声音检测精度、感知效率等进行分析。本文提出的位置情景感知方法提高了检测的精度和效率,所使用的声音情景感知方法提高了识别精度;最后与相仿方案比较,表明本论文方案在精确度、效率方面有一定的提高。