组合Web服务访问控制策略合成研究

针对Web服务多域环境下组合服务的访问控制策略合成问题,首先提出基于属性的Web服务访问控制策略描述框架,并结合原子属性值限制的属性描述方法,对服务访问控制策略进行了形式化表达。然后,通过分析服务组合描述文档中的控制结构,并研究访问控制策略合成算子和访问控制策略规则的合成运算,提出组合Web服务访问控制策略合成方法,实现了组合服务访问控制策略的合成。最后,结合实例给出组合Web服务的访问控制策略合成流程,验证了合成方法的实用性。     

基于策略的Web服务访问控制的研究

访问控制是开放、异构Web服务环境必须满足的重要安全需求之一,传统的访问控制模型都是静态的、粗粒度的,不能很好的满足Web服务应用的需要。通过对策略模型的研究,结合Ws-Policy规范和Ws-PolicyAttachment规范,提出了一种基于策略的Web服务访问控制模型,使访问控制能够基于策略主体、用户属性和环境属性动态的、细粒度的授权;研究并分析了访问控制模型中的生效策略。     

基于策略代数系统的策略间关系分析

当前分析策略之间关系的研究多集中于访问控制策略,主要根据主体、目标和动作三元组上的重叠关系来划分策略冲突类型,存在划分标准不明确,冲突分类不完善等问题.采用策略代数系统来对策略进行描述,能表示Ponder中的授权策略(访问控制策略)和职责策略.分析了策略对应组成部分间所有可能存在的关系,包括离散、相等、包含、部分包含和交叉等五种,在这些关系的基础上指出了可能存在的冲突,并给出了相应的冲突消解方案.     

一种遗留系统中访问控制策略的再工程方法

基于角色的访问控制是目前应用最广泛且先进的安全控制机制.针对它被广泛应用于新软件,却未被遗留系统普遍采用的问题,提出一种访问控制策略的再工程方法.方法定义了描述、操作和评估访问控制策略的面向转换的访问控制策略语言,研究了提取遗留访问控制策略的方法,并给出将角色引入遗留访问控制策略的转换规则和算法.案例分析表明方法是可行的,它能够使用角色和角色层次重组遗留访问控制策略,以改善遗留系统的访问控制机制.     

基于Ponder2语言的访问控制策略描述方法研究

目前Ponder2策略语言主要应用在网络QoS服务质量管理方面,而对于安全方面的研究较少。本文分析Ponder2描述义务策略的方法,结合访问控制策略自身的特点,提出一种具体的基于Ponder2语言的描述访问控制策略的方法。     

基于模型检测的工作流访问控制策略验证*

访问控制策略的有效性对工作流管理系统的安全稳定运行具有重要影响,针对这一问题,提出了一种基于模型检测的工作流管理系统访问控制策略验证方法。建立了工作流管理系统的访问控制策略模型与工作流执行主体任务权限状态模型,并在此基础上对访问控制策略的有效性进行验证。实验表明该算法具有有效性和合理性,为访问控制策略的验证提供了一条新的解决途径。     

敏捷性访问控制策略的研究与应用

本文对管理信息系统(MIS)中访问控制策略进行研究,提出了一种面向对象的敏捷性访问控制策略,该策略能够准确表示和实施较复杂的访问控制需求,克服了传统访问控制策略的一些缺陷,并应用于管理信息系统(MIS)中。     

基于属性访问控制方法中的策略定义研究

基于属性的访问控制(ABAC)是面向Web Selrvice应用的一种新的访问控制方法.可扩展访问控制标记语言XACML是一种支持该方法的重要规范,它给出了ABAC策略执行框架以及ABAC策略的定义语言.但XACML中策略定义非常繁琐复杂,对用户提出了很高要求.本文在对ABAC模型进行分析研究的基础上,分析了XACML的策略定义语言,提出了基于XACML的ABAC策略模版,并给出了基于策略模版编写ABAC策略的方法,从而在保证策略正确定义的基础上,有效简化了策略定义过程.     

基于区块链和策略分级的访问控制模型

为应对当前访问控制动态变化、策略合约安全性以及策略检索效率的需求,以属性访问控制模型(ABAC)为基础,提出一种基于区块链和策略分级访问控制模型BP-ABAC。结合ABAC和区块链技术,使访问控制策略通过智能合约的方式储存在区块链,合约中对访问控制策略进行策略分级;用户根据等级评估获得相应策略集的访问权限;当请求属性和策略集中的策略相匹配时,获得访问资源权限。实验结果表明,该模型实现了对不同用户访问权限控制和提高访问控制的效率与灵活性,加强了访问控制策略的安全性和隐私性。     

服务集成总线中基于属性的策略服务的研究

为了增强服务集成总线的中介能力,提高面向服务架构的服务质量,保证分布式系统的安全性,对可扩展访问控制标记语言进行了研究及拓展,使其不仅可以描述访问控制策略,也可以应用到路由选择策略,进而设计了SIB中的基于属性的策略服务,着重考虑访问控制策略和路由选择策略,使SIB具有智能路由能力和访问控制能力.在此基础上,为处理大规模策略存储的情况,提出了一套改进的策略库模型,提高策略判定效率.     

基于网络流量行为的策略描述和自动生成

利用基于策略的网络管理PBNM（policy based network management）的思想,提出了一种基于网络流数据分析和挖掘的方法来实现对网络安全状态的持续感知;在此基础上定义了一种访问控制策略描述语言,能够自动根据网络安全状态生成相应的控制策略规则,提供一种持续的网络安全控制能力.     

结合强制访问控制实现基于IPSec协议的网络安全模型

强制访问控制是实现计算机安全的一种常用手段。IPSec协议作为IETF提出的Internet安全协议标准,为IPv4和IPv6协议提供强大的、灵活的,基于加密体制的安全方案。通过执行网络相关操作的强制访问控制策略,并根据IPSec协议对网络通信执行强制加密策略,从而构造具有广泛适应性的网络安全体系结构模型。     

企业内部计算机网络安全策略

随着科技的迅猛发展,计算机网络在企业中发挥着越来越大的作用,同时企业也面临如何防范内部计算机网络安全的重大挑战。本文分析了企业内部计算机网络安全的现状,并对安全策略进行了探讨。     

多设备防火墙安全策略冲突分析

防火墙是作为网络中最常用的安全屏障以代理技术、包过滤技术、状态检查技术、网络地址转换技术(NAT)、VPN技术等功能,保证了计算机的安全性。Internet防火墙可以有效防止外部用户非法使用内部网的资源,加强网络与网络间的访问控制,从而阻止防火墙所保护的内部网络的私密数据被外人所窃取或更改。     

基于硬件的计算机安全策略

计算机的安全问题日益突出,相应地,对计算机安全的研究也越来越受到重视,但目前对计算机安全的研究主要集中在软件方面,为了更有效地提高计算机的安全,对基于硬件的计算机安全进行了研究。应用分类的研究方法,较系统地提出了基于硬件的计算机安全策略,首先从计算机硬件的各个组成部分出发,分析如何提高计算机的安全,然后分析各组成部分如何协调一致。研究结果可以作为计算机安全策略的一部分,用于指导如何提高计算机的安全。     

无线局域网常见漏洞及安全策略

随着无线局域网的飞速发展,网络安全性在其中扮演重要角色。通过对无线局域网的安全机制进行分析,从扩频技术、访问控制、认证、加密等方面,阐述了常见漏洞,并提出了相应安全策略。     

基于VxLAN的网络分组策略研究与分析

IP网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工PC或TC接入、访客手机接入、IP Phone/打印机/物联终端等接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到IP网络上承载,员工接入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程VPN接入等,传统基于ACL的网络策略无法应对企业IP网络业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。该文给出一种基于用户逻辑分组(安全组)的策略模型,并全面分析企业应用场景,给出基于VxLAN网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性(IP/VLAN/MAC)等无关,大大降低企业IP网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的IT网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百计,应用价值高、效果明显,指明了企业IP网络策略的演进方向。     

A security policy language for wireless sensor networks

Authenticated computer system users are only authorized to access certain data within the system. In the future, wireless sensor networks (WSNs) will need to restrict access to data as well. To date, WSN security has largely been based on encryption and authentication schemes. The WSN Authorization Specification Language (WASL) is a mechanism-independent composable WSN policy language that can specify arbitrary and composable security policies that are able to span and integrate multiple WSN policies. Using WASL, a multi-level security policy for a 1000 node network requires only 60 bytes of memory per node.