云计算环境下基于属性和信任的RBAC模型研究

基于角色的访问控制（Role-Based Access Control,RBAC）是一种经典的访问控制模型,其将用户与权限通过角色关联起来,使得访问控制更加灵活并易于管理。然而,在云计算环境中,RBAC会出现用户权限滥用和访问控制粒度较粗等安全问题。为解决以上问题,提出一种基于属性（Attribute）和信任（Trust）的RBAC模型,即ATRBAC。ATRBAC采用基于密文策略属性基加密（CP-ABE）的思想和信任评估的方法,一方面,为用户授予一个包含信任值属性的属性集合,另一方面,为角色嵌入一种包含信任阈值的访问结构。只有当用户属性集合匹配角色访问结构时,用户才可以获得角色及对应的权限。实验结果表明,ATRBAC模型能够实现动态授权、权限自动化授予以及更细粒度的访问控制,增强了云环境下数据资源的安全性。     

社交网络中具有可传递性的细粒度访问控制方案

针对社交网络中隐私保护的需求,基于属性基加密(ABE)算法,提出了一种权限可传递性的细粒度访问控制方案。在方案中通过属性的设置实现了社交网络成员不同粒度的刻画,为细粒度加密和访问提供了基础;同时在方案中引入了代理服务器,对非授权成员与授权成员之间的关系进行分析,从而判定非授权成员的访问权限。若该成员可以获得访问权限,密钥生成中心依据授权成员的属性为其生成解密密钥,进而实现访问权限的传递性。与其他基于访问控制或加密技术的隐私保护方案相比,所提方案将对数据的访问控制和加密保护相统一,在实现数据加密的同时,提供细粒度的访问控制;并结合社交网络的特点实现了访问权限的传递性。     

一种面向云计算的任务—角色访问控制模型

针对云计算模式下用户访问安全的问题, 简单分析了基于角色和任务的访问控制模型的内容, 提出了一种基于云计算的任务—角色模型。该模型通过对角色和权限进行分类, 有效地解决了访问控制模型中的管理权限问题, 使得云计算服务商的权限分配得到了进一步改进。分析结果表明, 该访问控制模型可以进一步提高客体频繁访问的效率。     

基于Purpose的隐私数据访问控制模型

随着各行业对隐私数据访问指导规范的颁布,如HIPAA、OECD,隐私数据的访问控制逐渐成为隐私数据管理领域的一个研究热点。关系数据库中基于角色和视图的访问控制机制实现了对用户访问权限的控制,但是不能解决面向隐私的访问控制问题。隐私数据描述的关键元素是具有层次结构的data purpose,而已有的基于data purpose的访问控制模型具有隐私策略冗余和没有考虑返回结果最大化的缺点。提出了一种新的基于purpose的隐私数据访问控制机制(R-PAACEE),通过对data purpose的概念分层,用二元组数据结构描述data purpose的层次数据模式,减少了隐私策略冗余,进而提出分离隐私与非隐私属性的查询重写算法,实现了查询返回结果的最大化。实验结果表明,针对隐私数据的查询访问,已加载R-PAACEE的数据库管理系统能够获得较好的查询效率。     

云计算下基于用户行为信任的访问控制模型

针对当前云计算访问控制中角色不能随着时间动态改变的问题,提出了一种基于用户行为信任的云计算访问控制模型。该模型根据综合用户的直接和间接信任值得到的信任值确定其信任等级,激活其所对应的角色以及赋予该角色一定的访问权限,提供请求的资源,从而达到访问控制的目的;并给出了基本组成元素和实现过程。实验结果表明,所提出的访问控制模型能够提高用户行为信任值评估的客观性,能够抵抗各类非法用户访问云计算,增强了云计算中资源的安全性和可靠性。     

云计算环境下基于信任的角色访问控制模型的研究

与传统的访问控制进行对比,云计算由于具有虚拟化和分布式的特性,所以其访问控制的约束条件更加复杂,主体属性、客体属性及主体所拥有的角色都在动态变化之中。针对云计算特性,提出一种基于基于信任的角色访问控制(TRBAC)的云计算访问控制模型。该模型能够实现动态的分配权限并引入信任值机制,可保证数据的安全性及可靠性,又具有一定灵活性。     

带属性策略的RBAC权限访问控制模型

传统基于角色的访问控制(RBAC)不能很好地解决多方访问控制下信任等级的细粒度区分.本文对多种角色访问控制模型及属性特征进行了研究,提出基于属性策略的RBAC模型,对模型进行了形式化定义.在基于属性策略的RBAC模型中,扩展了RBAC中角色的概念,对角色的属性进行了定义并提供基于属性策略的验证方式,进而给出了多方精确访问控制的实现,提高了访问控制的灵活性和对数据对象粒度控制的精确性.在云计算平台上,设计并实现了SaaS模式下的细粒度对象管理服务,实验验证了该模型对动态权限变化的适应能力及多方访问的权限控制能力.     

基于角色的权限访问控制在CMS中的研究与应用

针对CMS（内容管理系统）的特点,在基于角色的权限访问控制的基础上,分析CMS中的访问主体与客体,涉及到的访问权限以及约束属性,提出一个带有附加主体、客体约束属性和约束机制的权限访问控制算法。该算法通过适用用户范围、信息状态、用户信用、用户级别四个方面对访问进行约束,使拥有同一角色的不同用户对信息资源的访问表现出各自不同的访问控制特征,从而,减少角色的数量,提高CMS中权限分配和访问控制的灵活性与安全性。     

基于PBAC和ABE的云数据访问控制研究

针对云计算环境下云数据库中个人隐私数据的不合理的访问以及关乎个人敏感信息泄露的问题,提出了一种基于PBAC（Purpose-Based Access Control）和ABE（Attribute-Based Encryption）相结合的云数据访问控制模型。该模型在原有的PBAC模型基础上,加入了属性目的集合的概念,对原有的目的树进行了扩展并实现全覆盖,解决了目的详细划分问题;模型还结合了属性加密的技术,根据数据的预期目的构造属性公钥,只有通过认证并且进行目的匹配成功才可以访问限定隐私数据信息。在实现目的树全覆盖以及目的匹配过程中,设计了目的树构建算法以及目的匹配算法,对算法安全性进行分析。实验结果表明,PBAC和ABE相结合的访问控制方案在加解密运算上效率更高。     

基于智能合约的分类分级属性访问控制方法

传统医疗数据共享模型存在访问效率低下和访问控制中心化问题。针对医疗数据动态性强、数据量大和隐私度高的特点,提出一种基于智能合约的分类分级属性访问控制方法。首先,对属性和级别进行划分,形成属性类别和资源隐私等级,根据资源等级设计不同粒度的访问控制策略,合理配置属性信息,提升用户访问效率;然后,利用智能合约为访问控制提供去中心化的执行环境,允许自动化策略判决,解决集中式访问控制带来的安全隐患;最后,实验结果表明该方案能够有效提高访问控制效率,实现访问控制智能判决,保证医疗数据的安全共享。     

移动网络中心云计算存储数据访问安全自动监测系统设计

为了提高移动网络中心云计算存储数据访问和安全监测能力,提出一种基于深度学习和交叉编译控制的移动网络中心云计算存储数据访问安全自动监测系统设计方法。采用混合属性数据模糊加权聚类方法进行移动网络中心云计算存储数据的优化访问控制模型设计,根据云计算存储数据之间的属性相似度进行离散化数值属性分解,提取移动网络中心云计算存储数据的混合属性特征量,根据最小化云存储数据访问成本为代价进行移动网络中心云计算存储数据访问的安全监测。结合深度学习方法进行数据访问的自适应控制,在交叉编译环境下实现云计算存储数据访问安全自动监测系统开发设计。测试结果表明,采用该方法进行移动网络中心云计算存储数据访问的安全性较好,自动化控制能力较强。     

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。     

云计算下基于动态用户信任度的属性访问控制

为便于对云中资源的管理,云计算环境通常会被划分成逻辑上相互独立的安全管理域,但资源一旦失去了物理边界的保护会存在安全隐患。访问控制是解决这种安全问题的关键技术之一。针对云计算环境多域的特点,提出了一种基于动态用户信任度的访问控制模型(CT-ABAC),以减少安全域的恶意推荐的影响并降低恶意用户访问的数量。在CT-ABAC模型中,访问请求由主体属性、客体属性、权限属性、环境属性和用户信任度属性组成,模型采用动态细粒度授权机制,根据用户的访问请求属性集合来拒绝或允许本次访问。同时,该模型扩展了用户信任度属性,并考虑时间、安全域间评价相似度、惩罚机制对该属性的影响。仿真实验结果表明,CT-ABAC模型能够有效地降低用户的恶意访问,提高可信用户的成功访问率。     

基于角色的时空访问控制模型

在RBAC模型基础上,提出了一种新的基于角色的时空访问控制模型（ST-RBAC）。ST-RBAC对RBAC中的用户、客体、许可、角色等要素进行了时空化,使之具备时空属性。与RBAC相比,该模型在不增加规则的前提下,通过要素之间的时空关系隐性地实现模型的时空约束。在计算和存储能力受限的移动计算、普适计算环境中,该模型可以得到应用。     

对象云存储中分类分级数据的访问控制方法

随着云计算技术的广泛应用,云存储中数据的安全性、易管理性面临着新的挑战.对象云存储系统是一种新型的数据存储云计算体系结构,通常用来存储具有分类分级特点的非结构化数据.在云服务不可信的前提下,如何实现对云存储中大量具有分类分级特点资源的细粒度访问控制机制,保障云存储中数据不被非法访问是云计算技术中亟需解决的问题.对近些年来国内外学者的成果进行研究,发现现有的方案并不能有效应对这种新问题.本文利用强制访问控制、属性基加密、对象存储各自的优势,并结合分类分级的属性特点,提出了一个基于安全标记对象存储访问控制模型.同时给出了CGAC算法和其安全证明,将分类分级特点的属性层级支配关系嵌入ABE机制中,生成固定长度的密文.该算法不仅访问控制策略灵活,具有层次化授权结构,还可以友好的与对象存储元数据管理机制结合.通过理论效率分析和实验系统实现,验证了所提出方案计算、通信开销都相对较小,具有很高的实际意义.     

一种基于任务角色的云计算访问控制模型

数据安全问题是云计算推广的一大阻碍,主要来源于数据共享带来的安全问题和云服务提供商的超级特权导致的潜在危险。为此,分析云计算中数据存储和用户群体的特点,提出一种基于任务角色的云计算访问控制模型,对不同访问主体采取不同访问控制策略,以提供分级的安全特性,使云服务提供商不再享有超级特权。分析结果表明,该访问控制模型使得云端数据访问安全无须依赖于服务器的绝对可信,为云计算提供了更为可靠的安全特性。     

Flexible CP-ABE Based Access Control on Encrypted Data for Mobile Users in Hybrid Cloud System

In hybrid cloud computing, encrypted data access control can provide a fine-grained access method for organizations to enact policies closer to organizational policies. This paper presents an improved CP-ABE (ciphertext-policy attribute-based encryption) scheme to construct an encrypted data access control solution that is suitable for mobile users in hybrid cloud system. In our improvement, we split the original decryption keys into a control key, a secret key and a set of transformation keys. The private cloud managed by the organization administrator takes charge of updating the transformation keys using the control key. It helps to handle the situation of flexible access management and attribute alteration. Meanwhile, the mobile user’s single secret key remains unchanged as well as the ciphertext even if the data user’s attribute has been revoked. In addition, we modify the access control list through adding the attributes with corresponding control key and transformation keys so as to manage user privileges depending upon the system version. Finally, the analysis shows that our scheme is secure, flexible and efficient to be applied in mobile hybrid cloud computing.     

云环境下基于属性策略隐藏的可搜索加密方案

基于属性的可搜索加密技术可以实现对数据的细粒度访问控制,但现有的可搜索加密方案,关键字的搜索、访问控制、文件加密基本上是分别执行的,导致攻击者可能跳过访问策略直接进行关键字索引匹配或文件解密;其次,现有方案中数据拥有者需将加密文件的密钥以安全通道传给用户,增加了数据拥有者的开销;此外,大多基于树型的访问控制策略是公开的...     

Privacy-preserving data utilization in hybrid clouds

As cloud computing becomes prevalent, more and more sensitive data is being centralized into the cloud, which raises a new challenge on how to utilize the outsourced data in a privacy-preserving manner. Although searchable encryption allows for privacy-preserving keyword search over encrypted data, it could not work effectively for restricting unauthorized access to the outsourced private data. In this paper, aiming at tackling the challenge of privacy-preserving utilization of data in cloud computing, we propose a practical hybrid architecture in which a private cloud is introduced as an access interface between the data owner/user and the public cloud. Under this architecture, a data utilization system is provided to achieve both exact keyword search and fine-grained access control over encrypted data. Security and efficiency analysis for the proposed system are presented in detail. Then, further enhancements for this system are considered in two steps. (1) We show how to extend our system to support efficient fuzzy keyword search while overcoming the disadvantage of insignificant decryption in the existing privacy-preserving fuzzy keyword search scheme. (2) We demonstrate approaches to realize an outsourcing cryptographic access control mechanism and further reduce the computational cost at the data user side.