基于等级的电子政务云跨域访问控制技术

针对电子政务云跨域访问中用户资源共享访问控制细粒度不足的安全问题,提出一种基于用户等级的跨域访问控制方案。该方案采用了云计算典型访问控制机制——身份和访问控制管理(IAM),实现了基于用户等级的断言属性认证,消除了用户在资源共享中由于异构环境带来的阻碍,提供一种细粒度的跨域访问控制机制。基于Shibboleth和OpenStack的keystone安全组件,搭建了云计算跨域访问系统,通过测试对比用户的域外和域内token,证明了方案的可行性。     

云环境下跨域RBAC模型中的风险研究

从云环境下跨域资源访问的安全需求出发,结合现有系统采用访问控制模型的现状,在RBAC模型的基础上,引入风险管理机制,将风险游标的概念扩充到访问发起域中,增强了跨域访问的安全性.在交互的双方中引入时效性约束,将访问时间与风险等级挂钩,从而实现细粒度基于风险的跨域访问控制.同时为域中每个节点设置跨域访问次数阈值,限定节点申请跨域访问的频率,避免了集中恶意行为的发生.通过设置标识位的方法,限制管理节点对历史记录的访问,实现对历史记录的隐私保护.     

基于属性的跨域访问方法研究

针对基于IRBAC2000模型的跨域访问过程中所面临的动态性和细粒度问题．文章提出了一个基于属性同步的跨域访问控制框架,在此框架下,研究了一种基于属性同步的跨域访问控制方法,该方法将主体属性分成动态属性和静态属性,采用三种信令对跨域过程中的动态属性进行同步更新,从而更动态,更细粒度的对跨域的用户进行实时授权,并在跨域访问过程中采用推拉方法实现请求域和资源域属性的同步,将请求域主体的属性变化及时、主动地在资源域反应,实现了授权规则的快速匹配。该方法改进了IRBAC2000跨域访问的不足。     

基于属性和RBAC的混合扩展访问控制模型

针对单纯的RBAC模型在动态授权、细粒度授权等方面存在的不足,将属性与RBAC相结合并保持RBAC以角色为中心的核心思想,提出了两者结合的混合扩展访问控制模型HARBAC。模型支持基于属性的用户-角色分配、角色-权限分配、角色激活、会话角色权限缩减和权限继承等动态访问控制功能。对模型的元素、关系、约束和规则等进行了形式化描述。通过引入权限过滤策略对会话角色的有效权限进行进一步控制,分析研究了基于属性的会话权限缩减方法。应用实例表明HARBAC模型可有效实现动态授权和细粒度授权。HARBAC模型可与传统RBAC无缝集成,并在遵循其最小特权和职责分离等安全原则的基础上,有效降低了管理复杂度,支持灵活、动态、可扩展的细粒度访问控制。     

面向多级多域信息系统的访问控制方法研究

针对常用的访问控制模型不能很好地解决多级多域信息系统的访问控制问题,分析了多级多域信息系统的结构特征,提出并实现了一种基于安全级别的访问控制模型。实验结果表明,该访问控制模型达到了预定的目标,可以针对多级多域信息系统的各要素分别进行安全级别设定,通过对安全级别的比较进行访问控制。基于安全级别的访问控制模型相对常用的访问控制模型,具有在多级多域信息系统上更容易部署、对权限的变更反应更为迅速,并且能够限制不安全的信息流动等特点。     

云计算中基于信任的多域访问控制策略

在云计算环境中,访问控制策略是保障云用户与云资源/服务安全的有效手段。本文在分析云计算安全特点的基础上,将信任度的概念引入基于角色的访问控制策略,并结合云计算环境存在多个安全管理域的特点,给出了信任度在本地域以及跨域的计算方法,提出基于信任度的多域访问控制框架。本地域的访问控制策略在RBAC的基础上引入信任度进行实施,而跨域的访问控制会涉及到角色转换。文章在基于信任的RBAC模型中,提出一种灵活的通过角色关联和动态角色转换实现跨域访问控制的方法。     

MIS中基于部门和角色的细粒度访问控制模型

针对基于角色的访问控制模型的特点和不足,提出一种基于部门和角色的细粒度访问控制模型（D-RBAC模型）,对模型中的元素进行了形式化描述,给出了其实现机制和访问控制算法。D-RBAC将角色和部门相关联,有效实现了对象访问和数据范围的精确控制,同一角色在不同部门的权限分配以及细粒度访问控制,减少了角色管理数量,简化了开发配置过程,增加了权限管理的精确性和灵活性。最后,给出了该模型在某装备综合管理信息系统中的应用实例。     

网格环境下多约束访问控制模型

研究互联网优化控制问题,网格技术的应用和发展,要求有更加合理、安全的网格授权方式作保障,以确保网格任务的有效执行.针对基于角色的访问控制所引起的动态授权和多管理域等难点问题,结合现有的传统访问控制方式,根据角色的访问控制为基础,保障安全可靠,引入上下文、任务和条件的概念,加入监控功能,提出多约束访问控制模型,保证了最小特权的原则,实现了网格环境中的动态授权及跨域资源有条件共享和安全互操作.实验表明,方法能很好地避免了用户静态持有权限引起的不安全的问题,与传统安全模型相比具有较高的安全性.     

基于RBAC策略的网格安全访问控制模型

针对网格环境下访问控制的特性,分析了现有网格安全访问控制方案的缺陷,提出了GRBAC-DM模型,该模型以虚拟组织为基础,采用RBAC策略,实现了分布式管理和跨信任域授权;通过将访问控制模块和策略资源管理模块分离,满足了资源动态性和策略自主性的要求,适应了网格环境的固有特点。给出了该模型的形式化描述、角色分类和资源分组规则以及访问控制和资源管理模块的具体结构。     

管理信息系统多级访问控制管理模型

基于角色的访问控制在信息管理系统应用时缺少对分级授权的支持。多级访问控制模型在基于角色的访问控制模型基础上,使用角色树表现角色的层次关系,将用户域、角色域和许可域组合为管理域来限定分级授权的操作范围,实现了权限在角色树上的逐级分发,支持信息管理系统的分级授权要求。     

管理信息系统多级访问控制管理模型

基于角色的访问控制在信息管理系统应用时缺少对分级授权的支持。多级访问控制模型在基于角色的访问控制模型基础上,使用角色树表现角色的层次关系,将用户域、角色域和许可域组合为管理域来限定分级授权的操作范围,实现了权限在角色树上的逐级分发,支持信息管理系统的分级授权要求。     

基于岗位映射的应急组织间跨域访问控制研究

突发事件由于其自身特点,需要多组织、多部门来完成相应的应对、协调、善后等应急管理活动,但当前基于RBAC模型的应急组织间跨域访问控制,存在权限循环继承冲突、职责分离冲突和异构冲突等安全问题。通过总结应急管理系统的实际开发经验,从组织管理的岗位出发,提出基于岗位映射的应急组织间跨域访问控制机制。在分析应急组织间跨域访问控制机制具体实现流程的基础上,讨论其如何有效解决上述安全冲突问题,并结合某市应急管理平台的实际处理流程,验证了该机制的正确性和可行性。     

基于行为的多级访问控制模型

通信、计算机、多媒体等技术的发展加速了信息的传播,网络上传播的数据呈现出多维化的特点.实行多级安全管理既可确保信息准确传递,又可保证数据的机密性和完整性.传统的多级安全模型已经与基于角色的访问控制(role-based access control,RBAC)等经典访问控制模型相结合,在一定程度上解决了多级安全访问控制的问题.但是,现有的多级安全访问控制机制缺少对时空要素的考虑,不适用于目前用户在任意时间、地点进行访问的多级授权管理,因此,如何实现具有时空特征的多级安全访问控制机制已成为亟待解决的问题.首先,针对性提出了一种基于行为的多级安全访问控制模型,实现了BLP模型与基于行为的访问控制(action-based access control,ABAC)模型的有机结合,将原有主体的安全等级、范畴的描述扩展到行为上.其次,为了解决用户权限依据时空伸缩的问题,在BLP模型的基础上细化了行为的安全级别,定义了行为读安全级别和行为写安全级别,同时描述了基本操作的安全规则,在保证数据机密性的基础上兼顾完整性.最后,结合提出的模型给出了相应的实施方案.基于行为的多级安全访问控制模型能够面向目前的复杂网络环境,结合时态、环境等时空因素,解决访问控制过程中用户、数据分级管理和访问控制问题.     

海洋环境云平台访问控制系统研究

海洋环境云平台是一个多域多级别的云系统,包含的资源安全级别多,资源归属复杂,海洋云平台的用户来自于不同的研究机构,用户类型多。基于以上需求本文提出多级跨域角色访问控制模型,利用角色映射机制解决跨域跨级的访问控制问题。跨域角色访问控制模型不但能够保证不同域之间用户访问资源的控制,同时域内的角色映射可以将前端用户与服务端用户进行分离,不用为每一位前端用户在云平台上创建一个对应的用户,能够有效地降低平台用户的管理难度。本文搭建了海洋环境信息云平台访问控制系统,并对系统的安全性和效率进行了验证。     

基于评论细粒度观点的跨域推荐模型

现有大多数跨域推荐（cross-domain recommendation,CDR）方法只是简单利用评分数据，对评论信息的挖掘不足。评论信息中往往包含用户的多个观点，如何充分利用评论信息中的细粒度观点挖掘其潜在价值以更好地解决跨域推荐冷启动和数据稀疏问题，成为当下跨域推荐的研究重点与难点。因此，设计了一种基于评论细粒度观点的跨域推荐模型（cross-domain recommendation model based on fine-grained opinion from review,FGOR-CDRM）。该模型主要由评论细粒度观点提取、辅助评论增强、跨域相关性学习三个模块组成。将文本卷积神经网络（text convolutional neural network,TextCNN）与门控机制结合，通过设置两个全局细粒度观点矩阵指导查询，有效提取评论信息的细粒度观点；在文本卷积之上增加一层卷积，利用相似非重叠用户的评论构建辅助文档，在增加训练数据多样性的同时有效缓解了数据稀疏；学习跨域细粒度观点之间的相关性，利用静态细粒度观点构建相关矩阵并进行语义匹配，实现目标域冷启动用户对项目的评分...     

跨域访问控制与边界防御方法研究*

为保障跨域访问过程中的信息网络安全,在深入分析其所面临安全风险的基础上,提出了一种跨域访问控制与边界防御模型,该模型将跨域访问过程划分为域内和跨域两个阶段,同时结合相关安全技术进行策略决策和策略实施,保障了信息传输的保密性、完整性和可用性,从而有效地解决了跨域访问过程中的访问控制和边界防御问题。     

信任协商中敏感信息保护的研究

自动信任协商是在跨域陌生方间动态建立信任关系的一种新方法,提供了有效保护建立信任所依赖的属性信任证和访问控制策略私密性的技术方案。本文对现有研究工作进行了深入分析,对敏感信息类型和泄露途径进行分类,从一致性、细粒度性、可分离性和互操作性对信任协商中的敏感信息保护技术进行比较,并提出了敏感信息保护技术的设计原则,给出现有工作进展并指出未来研究的发展趋势。     

空间矢量数据细粒度强制查询访问控制模型及其高效实现

针对敏感空间地理矢量数据形状不规则、跨多级敏感区域分布的特点,对传统的强制访问控制模型进行空间扩展,提出了一种细粒度的空间矢量数据强制查询访问控制模型SV_MAC(spatial vector data mandatory access control model).并进一步将空间数据查询与安全策略检索相结合,提出了一种AR+树(access R+树)索引结构,以在空间矢量数据查询过程中高效地实现SV_MAC授权判定.实验结果表明,AR+树在为空间矢量数据的检索提供不可绕过的细粒度安全防护的同时,保障了前台响应速率和用户体验.     

基于角色的细粒度访问控制模型的设计与实现

为有效解决目前权限管理中存在的授权复杂、不灵活等问题,提出了基于角色的细粒度访问控制模型.改进基于角色的访问控制模型,在其中引入属性约束和用户组,从访问控制的粒度出发分析并设计出基于角色的细粒度模型.新模型有效减少了角色和权限的授予数量,降低了权限管理复杂性,确保了细粒度的访问控制.通过将新模型具体运用到基于J2EE的Web系统并以用户权限树和存储过程实现,表明了新模型的可行性、灵活性和高效性.     

新的基于角色的跨信任域授权管理模型

多信任域间的安全访问是一项重要的研究内容。结合基于角色访问控制机制（RBAC）的优势及现有的跨域认证技术构建了一种适用于大规模分布式网络环境的跨信任域授权管理CTDPM（Crossing the Trusted-domain Privilege Management）模型。模型中提出角色推荐和单向角色映射策略,支持分布式环境下任意两个信任域之间的安全访问。运用集合论和谓词逻辑对CTDPM模型进行了系统的形式化描述,提出了一套合理的授权与安全规则,并进行了特性分析,最后给出该模型在访问控制系统中的安全应用。