基于属性访问控制策略管理方法

针对云计算下基于属性访问控制策略容易被第三方修改造成资源被恶意访问的情况和现有策略检索方法效率低的问题,提出基于默克尔-帕特里夏树(MPT)和布隆过滤器(Bloom Filter)的属性访问控制策略管理方法.为访问控制策略集合构建一棵MPT树,通过PDP进行验证的方式监督策略是否被修改,把策略集合通过Hash函数映射到...     

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。     

基于二进制序列的属性访问控制策略检索方法

在基于属性访问控制策略中,如何快速响应检索的访问控制请求至关重要,而通过遍历策略集合每条规则中的所有的属性值去匹配相应规则的检索方法是低效的。提出一种基于二进制序列的属性访问控制策略检索方法,采用二进制标志和二进制编码表示基于属性的访问控制策略和访问控制请求,通过对二进制标志的逻辑运算选择合适的分组,在组内,通过访问控制请求的二进制编码和所有规则的二进制编码的匹配来查找合适的规则,减少策略集合内规则的属性与访问控制请求属性匹配的过程,从而提高策略检索效率。在实验中从策略预处理、策略评估时间和策略检索总时间三个方面类比相似检索方法的效率,实验结果表明,提出的策略检索方法具有更高的检索效率。