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建模复杂性：定义和维护动态关系（例如，数据集与模型）错综复杂且容易出错。 -
性能开销：授权的图遍历会带来延迟，这对于推理等实时人工智能应用至关重要。 -
策略管理：为人工智能实体制定和审核细粒度策略非常复杂，并且存在配置错误的风险。 -
安全风险：错误定义的关系可能导致过度特权访问，尤其是对于敏感的人工智能数据（例如，医疗保健数据）。 -
情境感知差距：ReBAC 难以处理基于情境的动态访问（例如，模型置信度或数据敏感度），因此需要混合解决方案。
一点趣事
END
原文始发于微信公众号（AI与安全）：关于AI系统的访问控制，看看权威观点
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