近些年来,网络信息安全事件频繁发生,其原因不仅是系统漏洞造成的,更多的是系统的访问权限设置不合理所致。权限设置不合理的重要原因之一就是访问权限粒度设置不合理。权限粒度设置过粗,会导致信息面临无意间泄露的风险,同时无法有效地阻止各类木马的恶意攻击。反之,过细粒度的权限设置会导致访问主体对访问客体的授权过程繁琐,可能会增加人工管理失误的几率,从而引起网络安全的问题。因此,在访问控制系统中选择合适的权限粒度显得十分重要。目前访问权限粒度的选择主要依赖于信息系统安全工程的相关原则、惯例和信息安全工程师的行业经验。但是,随着信息系统中权限管理需求的日趋复杂,传统人工管理方式无法应对,亟需一种自动化工具来辅助权限粒度的决策工作。然而当前的权限粒度选择理论无法支撑上述工作,具体表现为缺乏客体粒度度量标准、缺少最优客体粒度的选择方法。针对上述两个问题,本文基于粒计算、粗糙集和多粒度决策理论,对权限粒度设置中的度量标准和选择方法进行了探索与研究,分别提出了客体粒度度量依据和最优客体粒度选择方法,并针对客体增加的情况,提出了对客体粒度决策的改进方法。本文主要研究内容及相关工作如下:(1)多粒度层次的客体粒度度量方法针对自动化地设置访问权限粒度缺少度量理论支撑的问题,提出了一种多粒度层次的客体粒度决策模型。该模型主要运用多粒度决策理论,对客体访问权限范围取不同的粒度。模型构建流程是从单粒度层次的决策模型到多粒度层次的决策模型的实现扩展过程。单粒度层次的决策模型,主要特点就是度量客体权限粒度值的标记尺度有且仅有一个标准。当这个标准存在两个及两个以上时,即可构建多粒度层次的客体粒度决策模型。(2)客体粒度决策方法针对访问控制系统中缺少自动选择最优访问客体粒度方法的问题,提出了一种可为用户选择合适的访问权限的客体粒度决策方法。该方法运用了粒计算思想和粗糙集理论,在客体粒度决策模型中,对访问客体进行划分,并比较划分结果的关系,进而判断模型的协调性,达到选择权限的最优客体粒度的目的。根据开发项目规模的大小将最优客体粒度的选择分为全局最优客体粒度选择和局部最优客体粒度选择。(3)客体增加情况下,对客体粒度决策方法的优化。在上述研究中,发现一个衍生问题,即客体粒度决策方法在客体增加的情况下,决策过程繁琐、花费时间长,因此需要对客体粒度决策方法进行改进。主要改进工作分为两个方面:一方面,对于全局最优客体粒度的选择,提出利用树形结构选择的新方法,使客体的划分工作和模型协调性的判断工作可以同时进行;另一方面,对于局部最优客体粒度的选择,将访问客体的划分过程进行并行化处理,进而节省了大量时间。