多级安全数据模型的数据紧凑度研究

多级安全数据模型的研究重点主要集中在模型的安全性和表达能力上,对数据模型的效率关注不够。尝试从一个新的角度——数据紧凑度对数据模型进行分析和比较,对于多级安全数据模型的改进和实现具有一定的指导意义。

一种多级安全数据模型中的多实例语义

为了对低安全级的主体(用户)隐藏高安全级的敏感信息,在多级安全数据模型中引入了多实例的概念.关于多实例的语义以及维护一直是多级安全数据模型的研究热点.提出了一种新的多实例语义MLS-POS,并给出了该语义下维护多实例的方法. MLS-POS最大的特点是能够限制低级别用户修改高级别数据的程度,弱化高级别数据与低级别数据的依赖关系,在该语义下维护多实例元组时更具安全性与合理性.