Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies with Unknown Values
Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies with Unknown Values
复制标题
学习具有未知值的基于属性和基于关系的访问控制策略
DOI：
10.1007/978-3-030-65610-2_2
复制
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Stoller, Scott D.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bui, Thang;Stoller, Scott D.
基于属性的访问控制 (ABAC) 和基于关系的访问控制 (ReBAC) 允许以实体的属性和关系链来表达策略，从而提供高水平的表达性和灵活性，从而促进安全性和信息共享。从遗留访问控制信息中学习ABAC和ReBAC策略的算法有可能显着降低迁移到ABAC或ReBAC的成本。本文提出了第一个从访问控制列表（ACL）和实体的不完整信息中挖掘ABAC和ReBAC策略的算法，其中某些实体的某些属性的值是未知的。我们表明，这个问题的核心可以看作是从一组包含未知数的标记特征向量中学习一个简洁的三值逻辑公式，并且我们给出了该问题的第一个算法（据我们所知）。
Attribute-Based Access Control (ABAC) and Relationship-based access control (ReBAC) provide a high level of expressiveness and flexibility that promote security and information sharing, by allowing policies to be expressed in terms of attributes of and chains of relationships between entities. Algorithms for learning ABAC and ReBAC policies from legacy access control information have the potential to significantly reduce the cost of migration to ABAC or ReBAC.This paper presents the first algorithms for mining ABAC and ReBAC policies from access control lists (ACLs) and incomplete information about entities, where the values of some attributes of some entities are unknown. We show that the core of this problem can be viewed as learning a concise three-valued logic formula from a set of labeled feature vectors containing unknowns, and we give the first algorithm (to the best of our knowledge) for that problem.
登录
查看更多内容
从不完整和噪声数据中挖掘基于关系的访问控制策略
DOI：
10.1007/978-3-030-18419-3_18
发表时间：
2018
期刊：
Proceedings of the Eleventh ACM Conference on Data and Application Security and Privacy
影响因子：
--
作者：
Thang Bui;S. Stoller;Jiajie Li
通讯作者：
Jiajie Li
基于实体的访问控制：支持更具表现力的访问控制策略
DOI：
10.1145/2818000.2818009
发表时间：
2015
期刊：
Proceedings of the 31st Annual Computer Security Applications Conference
影响因子：
--
作者：
J. Bogaerts;Maarten Decat;B. Lagaisse;W. Joosen
通讯作者：
W. Joosen
挖掘基于关系的访问控制策略的决策树学习方法
DOI：
10.1145/3381991.3395619
发表时间：
2020
期刊：
Proceedings of the 25th ACM Symposium on Access Control Models and Technologies (SACMAT 2020
影响因子：
--
作者：
Bui, Thang;Stoller, Scott D.
通讯作者：
Stoller, Scott D.
影响因子：
5.6
作者：
Bui, Thang;Stoller, Scott D.;Li, Jiajie
通讯作者：
Li, Jiajie
挖掘基于关系的访问控制策略
DOI：
10.1145/3078861.3078878
发表时间：
2017
期刊：
Proceedings of the 22nd ACM on Symposium on Access Control Models and Technologies
影响因子：
--
作者：
Thang Bui;S. Stoller;Jiajie Li
通讯作者：
Jiajie Li