学习具有未知值的基于属性与基于关系的访问控制策略
密码学与安全
2020-11-24 v4 人工智能
摘要
基于属性的访问控制 (ABAC) 和基于关系的访问控制 (ReBAC) 通过允许以实体属性和实体间关系链来表达策略，提供了高水平的表现力与灵活性，从而促进了安全性与信息共享。从遗留访问控制信息中学习 ABAC 和 ReBAC 策略的算法有潜力显著降低向 ABAC 或 ReBAC 迁移的成本。本文提出了首个从访问控制列表 (ACL) 以及关于实体的不完整信息（其中某些实体的某些属性值未知）中挖掘 ABAC 和 ReBAC 策略的算法。我们表明该问题的核心可视为从一组含未知量的标记特征向量中学习一个简洁的三值逻辑公式，并给出了（据我们所知）该问题的首个算法。
引用
@article{arxiv.2008.08444,
title = {Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies with Unknown Values},
author = {Thang Bui and Scott D. Stoller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.08444},
year = {2020}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:1909.12095