基于深度学习的ABAC 访问控制策略自动化生成技术
2021-01-19刘敖迪杜学绘王娜乔蕊
通信学报 2020年12期
刘敖迪,杜学绘,王娜,乔蕊
(1.信息工程大学,河南 郑州 450001;2.河南省信息安全重点实验室,河南 郑州 450001;3.周口师范学院,河南 周口 466001)
1 引言
不断发展的大数据、云计算等新型计算范式极大地提高了数据共享与利用的效率,通过分析与利用数据资源,能够创造出巨大的社会价值和经济价值。然而,数据的共享与利用也面临着严峻的安全风险,导致各类安全事故频发。例如,2018 年3 月曝出的Facebook 数据外泄事件,导致超过5 000 万用户的个人数据被非法访问。因此,数据的非授权共享将会对用户数据带来巨大的安全威胁,实现安全、可控的数据资源共享与利用是数据应用及发展的前提与基础。作为保护数据安全的重要手段之一,访问控制技术[1]能够通过对用户权限的管理,使合法用户依照其所拥有的权限访问系统内的相应资源,禁止非法用户对资源的非授权访问,从而有效地保障数据安全及业务系统的正常运转。其中,基于属性的访问控制机制(ABAC,attribute based access control)[2-3]使用属性作为访问控制的基本要素,能够灵活利用实体所拥有的属性集合来决定是否赋予其访问权限,具有较强的语义表达能力,且兼容自主访问控制、强制访问控制、基于角色的访问控制等机制[4],适用于解决开放计算环境中的细粒度访问控制和大规模动态授权问题。Gartner 预测[5]到2020 年,70%的企业将使用基于属性的访问控制方案作为主导机制来保护内部关键信息资产。
访问控制策略是执行访问控制机制的核心与基础[6-7]。……
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