访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强

为解决基于属性的访问控制(ABAC)策略自动提取的低质量问题,提出一种基于访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强方法。首先,构建集成学习模型,将用户行为和权限分配映射为策略逻辑树,识别访问授权决策的关联性及潜在规律,初步生成策略;其次,通过单属性优化和规则二元约简两种方法深度优化策略,简化策略结构并压缩策略规模;最后,提出基于误差度量的规则冲突解决方法,以增强互斥、完备的ABAC策略,并进一步基于多目标优化的策略性能平衡算法实现不同场景需求的最优模型选择。分别在平衡数据集和稀疏数据集上进行测试和验证,实验结果表明,该方法在平衡数据集上的准确性最高可达96.69%,可将策略规模压缩至原来的19.7%。在稀疏数据集上的准确性最高可达87.74%,可将策略规模压缩至原来的23%。此方法兼顾策略的预测精度与结构的简洁性,同时适用于平衡日志和稀疏日志,确保访问控制系统在实际应用中能够实现高效、安全的访问授权管理。

mHealth中细粒度策略隐藏和可追踪去中心访问控制方案

基于属性基加密的访问控制协议在个人健康档案共享中发挥着越来越重要的作用.但传统的基于密文策略属性基加密的访问控制方案存在着些许问题.首先,中心化的属性授权机构的抗风险能力低.其次,随密文发送未隐藏的访问策略可能会泄露患者的隐私.此外,传统方案难以追踪恶意泄露密钥的用户.为解决上述问题,提出一种适用于mHealth中细粒度策略隐藏和可追踪去中心访问控制方案.实现了去中心化的属性授权机构.属性由属性名称和属性值2部分构成,在加密阶段属性值隐藏在密文中,只对外公开通用的属性名称.当密钥遭到恶意泄露时,监管机构利用身份映射表可以追踪到恶意的用户.经过实验模拟和对比分析,所提方案在安全性方面和性能上适用于实际的mHealth环境.

基于随机策略更新的大数据访问控制方案及实验分析

文章主要探究了基于随机策略更新的大数据访问控制方案的设计内容,并通过仿真实验对其应用效果进行了验证。设计仿真实验,将本方案与基于动态策略更新的隐藏属性加密方案进行对比。结果表明,在属性个数相同的情况下,本方案下系统进行数据加密的用时更短,在保证数据安全的前提下提高了系统运行效率。

面向物联网的基于智能合约与CP-ABE的访问控制方案

随着物联网设备数量激增,传统的集中式访问控制方案在面对当前大规模物联网环境时显得力不从心,现有的分布式访问控制方案存在高货币成本和处理访问请求的低吞吐量等问题。针对这些问题提出一种区块链智能合约结合密文策略属性基加密(ciphertext policy attribute based encryption,CP-ABE)实现对物联网资源的访问控制方案。以超级账本(Hyperledger Fabric)为底层网络,对功能令牌执行属性基加密,利用星际文件系统(interplanetary file system,IPFS)保存令牌密文,通过智能合约公开令牌获取地址实现一对多授权。进一步设计合约部署到区块链实现对令牌请求的去中心化权限评估,维护主体在特定资源对象上允许的操作,实现更为细粒度的属性访问控制。仿真实验及性能分析表明,所提方案与现有方案相比能够使数据所有者在更短的时间内完成对大量请求主体的安全访问授权,压力测试表明链码具有较好性能。

基于博弈的Web应用程序中访问控制漏洞检测方法

针对工业互联网中程序的访问控制策略隐藏在源码中难以提取,以及用户的访问操作难以触发所有访问路径而导致逻辑漏洞的通用化检测难以实现的问题,将博弈思想应用于访问控制逻辑漏洞检测中,通过分析不同参与者在Web应用程序中对资源页面的博弈结果来识别漏洞,使得不同用户的访问逻辑能被有针对性地获取。实验结果表明,所提方法在开源的11个程序中检测出31个漏洞,其中8个为未公开的漏洞,漏洞检测覆盖率均超过90%。

基于区块链的国密轻量级属性基访问控制方案

移动设备产生大量与用户相关的隐私数据,如何实现数据的安全存储和细粒度访问控制十分重要.密文策略的属性基加密(CP-ABE)是目前流行的解决方案之一,但现有的国密CP-ABE访问控制方案较少且存在计算开销较大的双线性配对运算,不适用于资源受限的物联网设备.本文提出一种国密轻量级CP-ABE访问控制方案,将双线性配对运算替换为椭圆曲线中的标量乘法,通过外包解密有效减少用户端计算开销,利用区块链和星际文件系统(IPFS)存储加密后的密文保证不被篡改,避免单点故障.此外多个属性机构充当区块链节点分发属性密钥及维护区块链.安全性分析和实验分析结果表明所提方案高效且安全.

混合云环境下面向数据生命周期的自适应访问控制

混合云模式下企业业务应用和数据经常跨云流转迁移,面对多样复杂的云服务环境,当前大多数混合云应用仅以主体为中心制定数据的访问控制策略并通过人工调整策略,无法满足数据在全生命周期不同阶段时的细粒度动态访问控制需求.为此,提出一种混合云环境下面向数据生命周期的自适应访问控制方法AHCAC.该方法首先采用基于关键属性的策略描述思想去统一混合云下数据全生命周期的异构策略,尤其引入“阶段”属性显式标识数据的生命周期状态,为实现面向数据生命周期的细粒度访问控制提供基础;其次针对数据生命周期同阶段策略具有相似性和一致性的特点,定义策略距离,引入基于策略距离的层次聚类算法实现数据生命周期各阶段对应访问控制策略的构建;最后通过关键属性匹配实现当数据所处阶段变化时,触发策略评估引擎上数据对应阶段策略的自适应调整和加载,最终实现面向数据生命周期的自适应访问控制.在OpenStack和开源策略评估引擎Balana上通过实验验证了所提方法的有效性和可行性.

TA-BAC:基于有向无环图的访问控制模型

为解决传统访问控制模型存在有效期内策略获取困难、传输过程安全性低等问题,研究更细粒度、更具适用性的基于属性权能的访问控制模型(token attribute based access control, TA-BAC)。构建一种基于DAG区块链的TA-BAC访问控制模型;实现轻量化区块链存储,设计灵活的策略获取流程;引入基于属性的加密算法实现访问控制流程中凭证token的安全性增强机制。对优化后的访问控制模型进行分析验证,其结果表明,该模型具有较好的安全性和更高的性能,面对不同规模的访问控制场景具备良好的适用性。

边缘计算中基于区块链的轻量级密文访问控制方案

密文策略属性基加密(ciphertext-policy attribute-based encryption,CP-ABE)技术可以在保证数据隐私性的同时提供细粒度访问控制.针对现有的基于CP-ABE的访问控制方案不能有效解决边缘计算环境中的关键数据安全问题,提出一种边缘计算环境中基于区块链的轻量级密文访问控制方案(blockchain-based lightweight access control scheme over ciphertext in edge computing,BLAC).在BLAC中,设计了一种基于椭圆曲线密码的轻量级CP-ABE算法,使用快速的椭圆曲线标量乘法实现算法加解密功能,并将大部分加解密操作安全地转移,使得计算能力受限的用户设备在边缘服务器的协助下能够高效地完成密文数据的细粒度访问控制;同时,设计了一种基于区块链的分布式密钥管理方法,通过区块链使得多个边缘服务器能够协同地为用户分发私钥.安全性分析和性能评估表明BLAC能够保障数据机密性,抵抗共谋攻击,支持前向安全性,具有较高的用户端计算效率,以及较低的服务器端解密开销和存储开销.

基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法

针对大数据应用中用户共享数据的访问控制由半可信云服务商实施所带来的隐私泄露、策略和访问日志易被篡改等问题,提出一种基于区块链的策略隐藏大数据访问控制方法(A policy-hidden big data access control method based on blockchain,PHAC).该方法采用区块链技术实施访问控制以减少对服务商的信任依赖,引入属性基加密(Attribute-based encryption,ABE)以及双线性映射技术,实现在不泄露访问控制策略的前提下,通过智能合约正确执行访问控制策略.同时,解耦访问控制策略,简化用户策略的发布、更新和执行.并应用链上和链下存储相结合方式,解决智能合约和访问控制策略占用区块链节点资源不断增大的问题.最后,对该方法进行了理论分析和HyperLedger Fabric环境下的实验评估,结果表明该方法能在策略隐藏情况下有效实现访问控制,但不会给数据拥有者、区块链节点增加过多额外计算和存储开销.

车联网环境下基于多策略访问树的安全访问控制算法

车联网环境下传统的资源访问控制技术效率较低且存在安全隐患。因此,提出了一种创新性多策略访问树算法的资源访问控制方案。该方案将传统的单策略访问树改进为多策略访问树,实现多级策略制定,有效提高策略访问效率,实现对资源的细粒度访问。同时,通过引入拉格朗日多项式秘密值恢复机制,将秘密值与授权令牌结合,解决了车联网访问控制授权的安全性问题。通过安全性分析证明了所提方案具有身份匿名性和消息不可否认性;性能分析的结果表明,与其他方案相比,该方案采用了多策略访问树存储策略,在策略执行系统中的存储开销较小;且随着该方案的策略匹配效率提高,计算开销明显变小,说明了该方案适用于在车联网环境下的安全、高效的资源访问控制。

结合自底向上和自顶向下的访问控制策略生成方法

针对现有基于属性的访问控制(ABAC)策略生成方法无法兼顾精准配置与高效生成的问题,提出结合自底向上和自顶向下的访问控制策略生成方法。通过将策略生成问题归一到基于用户-权限关系生成ABAC策略问题,将自底向上方案的高效迁移和自顶向下方案的精准配置结合;在生成泛化规则的过程中引入加权结构复杂度和规则语义质量度量,提高泛化规则的结构质量和语义质量;在合并规则时采用时序优先的冲突消解策略,保留更加符合实际运行场景的策略。仿真实验结果表明,生成策略集与原有权限的平均压缩比达到13.27%,证明该方法能稳定且精准地生成覆盖所有权限的ABAC策略集,生成的策略集具有高效的泛化能力。

基于FSA和重排序的访问控制策略评估方案

针对访问控制策略评估效率问题,提出基于有限状态自动机(finite state automaton,FSA)和重排序的访问控制策略评估方案。以四元组的形式表示策略,构建FSA策略模型检测策略异常,消除策略中的冲突规则以及冗余规则,实现策略评估的前期优化;提出基于重排序的策略评估算法,重排序策略中的规则以及每个规则中的属性-值对(attribute-value pairs,AVP),减少评估访问请求过程中遍历的规则数和属性比较次数。实验结果表明,与传统策略评估引擎相比,该方案检测策略异常效率以及评估效率均有很大提升。

一种基于OpenFlow的SDN访问控制策略实时冲突检测与解决方法

软件定义网络SDN(Software-Defined Networking)是由美国斯坦福大学Clean Slate研究组提出的一种新型网络创新架构,可通过软件编程的形式定义和控制网络,其控制平面和转发平面分离及开放性可编程的特点,为新型互联网体系结构研究提供了新的实验途径,也极大地推动了下一代互联网的发展.OpenFlow是SDN的主要协议,定义了SDN控制器与交换机之间的通信标准.目前,很多基于OpenFlow的SDN设备已经在实际中得到了部署.但是,基于OpenFlow的SDN却面临很多安全挑战.其中一个重要的挑战是如何建立一个安全可靠的SDN防火墙应用.由于OpenFlow协议的无状态性,现有的SDN防火墙可以被通过改写交换机中的流表项轻松绕过.针对这一安全威胁,作者提出了基于Flowpath的实时动态策略冲突检测与解决方法.通过获取实时的SDN网络状态,能够准确地检测防火墙策略的直接和间接违反,并且一旦发现冲突,可以基于Flowpath进行自动化和细粒度的冲突解决.最后,作者在开源控制器Floodlight上实现了一个安全增强的防火墙应用FlowVerifier,并基于Mininet对FlowVerifier的性能进行了评估.结果表明FlowVerifier能够检测和自动化地解决SDN网络中由于流表改写而引入的策略冲突及其带来的安全威胁.

支持策略隐藏的加密云存储访问控制机制

使用密码技术对云存储数据实施机密性保护和访问控制,是当前云计算安全研究的重要内容.选择加密(selective encryption)技术根据访问控制策略产生密钥推导图来分发密钥,在保证云存储数据机密性和细粒度访问控制的前提下,具有简化文件存储加密、系统密钥量少的优势.然而,已有选择加密方案需要完全或部分地公开访问控制策略,以用于密钥推导;该信息反映了用户/文件之间的授权访问关系,泄露了用户隐私.基于现有的研究工作,提出一种访问控制策略隐藏机制,在支持加密云存储数据的细粒度访问控制和高效密钥分发的前提下,能更好地隐藏访问控制策略信息,而且在密钥获取计算速度上有明显优势.

基于属性的访问控制策略模型

研究属性、属性谓词、属性名值对的抽象与描述,提出一种基于属性的访问控制策略模型,对策略、策略评估进行形式化定义。描述在设置策略合并算法和系统缺省授权下的访问控制判决过程,设计一种改进的策略管理框架并对其进行仿真测试。结果表明,该框架具有较强的可扩展性,能够为实施基于属性的访问控制提供依据。

基于本体的多域访问控制策略集成研究

本体是共享概念模型的形式化规范说明,是一种能在语义和知识层次上描述信息系统概念模型的建模工具,为解决多域环境中的安全互操作提供了一种新的方法.使用本体及其描述语言,对基于角色的访问控制策略进行了描述,形成一个概念和属性的公理集合(TBox),并采用ALCN(含有个数限制和补算子的描述逻辑语言)对TBox进行形式化的描述.利用域间角色映射方法来解决多域访问控制策略的集成.使用基于规则的推理技术,定义多域访问控制中的一系列推理规则,实现访问控制领域的推理.基于前述方法实现了OntoAC系统,实验结果表明该方法是有效的.

基于属性的访问控制策略合成代数

访问控制策略合成是确定分布式聚合资源访问控制策略的关键.为了规范策略合成和保障策略合成正确性,基于属性刻画了实体间的授权关系,通过属性值的计算结构扩展了现有的策略合成形式化框架,建立了新的基于属性的策略合成代数模型APoCA(attribute-base access control policy composition algebra).通过示例分析说明APoCA具有更强的策略合成描述能力和普适性,适应于更为复杂的应用场景.用代数表达式形式化地描述聚合资源的访问控制策略,讨论了策略表达式的若干代数性质,说明可借助策略表达式的代数性质去验证策略合成结果是否符合各方对聚合资源的保护性需求.给出了将代数表达式翻译成逻辑程序的翻译器,为聚合资源的访问控制策略评估和应用提供基础.

CACDP:适用于云存储动态策略的密文访问控制方法

数据的机密性是云存储环境下的难点问题,基于密文的访问控制技术是解决该问题的重要思路,在目前的基于密文的访问控制技术中,数据的高安全需求和频繁的策略更新使得数据拥有者(data owner,DO)端的权限更新代价过高,进而严重制约了系统的整体效率.针对此问题,提出一种适用于云存储动态策略的密文访问控制方法(cryptographic access control strategy for dynamic policy,CACDP),该方法提出了一种基于二叉Trie树的密钥管理机制,在此基础之上利用基于ELGamal的代理重加密机制和双层加密策略,将密钥和数据更新的部分开销转移到云端以减少DO权限管理负担,提高DO的处理效率.最后通过实验验证了该方案有效降低了策略更新为DO带来的性能开销.

一种面向多租户云存储平台的访问控制策略

云存储平台是多租户共享环境,能否实现其中不同租户数据之间的有效安全隔离成为了用户最为关心的问题.以RBAC(Role Based Access Control)策略为基础,结合组织标签和多种安全属性的逻辑组合,提出一种灵活的访问控制策略,它一方面保证云端不同企业之间数据的强隔离性,使某企业用户无法越权访问其他企业的用户数据;另一方面保证云存储企业内部数据的适度隔离,即可以根据公司自身的安全需求灵活定制企业内部策略.同时,引入虚拟组织的概念实现企业之间可能的数据共享;引入利益冲突的概念限制竞争企业之间的共享.给出了该策略在基于HDFS(Hadoop Distributed File System)的云存储架构中的原型实现.实验结果表明,该策略能够有效保障云存储平台多租户数据之间的恰当安全隔离.