蛋白质组学数据分析是一个复杂的、多阶段的处理流程,云计算技术将工作流中不断增长的数据及服务组织在云端统一管理,方便研究人员协同进行科学实验活动；利用大数据技术对数据源建模、存储和查询,极大地促进了蛋白质组学领域内的研究发现。随着移动技术和普适计算的快速发展,蛋白质组学数据分析的研究人员摆脱实验室环境的限制,将数据分析活动扩展到移动环境或者在野外实施。研究人员在移动环境中实时高效地参与数据分析流程时,也面临着复杂移动环境动态变化的挑战：如何在特定时间地点的协作过程中授予用户合理的权限参与分析任务,如何在网络不畅通环境中使得科研工作依然平滑高效地运作。目前对移动环境访问控制的研究主要专注于利用时间地点等典型的移动特征进行建模,且通常是在网络持续畅通前提下访问控制机制才能实施,无法满足科学工作流系统的安全需求。围绕上述问题,论文展开了如下研究工作：分析了蛋白质组学数据分析流程的特点,利用云端提供数据分析计算服务以及副本技术在移动环境下实施流程分析的可能性,开发CoPExplorer的移动客户端,为研究人员随时随地数据分析以及解决移动环境下访问控制的研究奠定基础。在CA-RBAC的基础上,考虑协同分析流程的上下文信息以及移动环境的不稳定性、不确定性,提出了Mobi-CoSWAC访问控制模型,并集成到科学工作流系统框架结构中。首先,对移动环境中的约束和规则的配置与实施重新定义,确保权限执行时上下文状态得到必要及时的检测。其次,在传统权限分配的基础上,利用工作流历史信息预测用户使用权限时的部分状态,帮助管理者配置角色演化策略。此外,为促进数据分析任务实时、高响应地协同执行,提出并实现在网络环境不稳定的移动环境中虚拟角色的预测。最后,论文分析了算法的具体实现过程,并讨论了其复杂度和对算法的性能做了相应测试。基于上述工作,实现了在移动环境下支持科学工作流系统的访问机制,并将其实施于国家863项目CoPExplorer。通过试用,移动应用CoPMobile提高了数据分析流程的协同性和移动性,同时Mobi-CoSWAC访问模型的应用进一步保证了系统的安全性。