發(fā)布時間：2020-11-09 03:25

　　 隨著我軍信息化建設的健康快速發(fā)展,新一代能夠融入三軍、支持互聯(lián)互通的軍事信息系統(tǒng)已全面開始規(guī)劃建設。訪問控制作為保障信息安全的關鍵技術之一,能夠確保軍事信息資源的受控訪問,保障軍事信息系統(tǒng)的安全運行。基于角色的訪問控制(Role-based Access Control,RBAC)憑借良好的適應性和可擴展性已成為當前應用最廣泛的訪問控制技術,但由于軍事信息系統(tǒng)功能結構復雜、用戶資源眾多,人工分析設定角色,構建RBAC系統(tǒng)難以實現(xiàn),因此,支持自動化或半自動化生成角色的角色挖掘技術成為了新階段軍事信息系統(tǒng)中訪問控制機制的研究重點。本文圍繞當前角色挖掘技術存在的關鍵問題,針對源數(shù)據(jù)處理、角色優(yōu)化設計和RBAC系統(tǒng)維護等關鍵技術展開深入研究,主要工作如下:1.為了避免訪問控制信息中隱藏的噪聲數(shù)據(jù)對角色挖掘結果造成不良影響以及給信息系統(tǒng)帶來的安全威脅,結合信息系統(tǒng)授權管理特點,分析了噪聲數(shù)據(jù)的來源和類型,探討了噪聲數(shù)據(jù)的隱蔽性、威脅性和處置敏感性,并介紹了噪聲數(shù)據(jù)的基本識別原理,進而提出了基于合規(guī)度的噪聲數(shù)據(jù)檢測方法。首先介紹了缺失訪問控制信息補全的三種方法,之后基于用戶—權限映射關系的分布規(guī)律,定義了能夠衡量訪問控制信息異常程度的合規(guī)度概念,并設計了訪問控制矩陣近似分解方法。實驗結果表明,所提噪聲數(shù)據(jù)檢測方法在噪聲數(shù)據(jù)查全率、查準率以及綜合性能三個方面均優(yōu)于現(xiàn)有噪聲數(shù)據(jù)檢測方法。2.為了降低信息系統(tǒng)的角色管理負擔,避免近似角色挖掘舍棄的用戶—權限映射關系給用戶和信息系統(tǒng)造成不良影響,針對標準應用環(huán)境,基于映射關系的分布規(guī)律和用戶、系統(tǒng)功能需求,制定了映射關系和系統(tǒng)權限的重要度評估方法,并設計了近似重要角色挖掘算法,明顯減輕了信息系統(tǒng)的角色管理負擔,確保了用戶工作和系統(tǒng)運行正常。針對帶有時間約束的應用環(huán)境,首次定義了時域近似概念,設計了時域近似角色挖掘算法,包括備選時域角色的生成、化簡以及篩選方法,能夠顯著降低輸出的時域角色數(shù)量,并通過將近似操作限制在時間層面確保用戶權限集合的完整保留。3.針對現(xiàn)有語義角色挖掘算法中語義信息評估準確度不高,生成角色表達力不強的問題,分析了現(xiàn)有語義角色挖掘算法存在的不足,基于用戶屬性信息、業(yè)務信息以及權限調用記錄,設計了基于權重的Jaccard-SimRank相似度算法,實現(xiàn)了角色語義信息的準確度量。根據(jù)制定的最小語義角色集挖掘優(yōu)化目標,設計了最小語義角色集挖掘算法,并引入了語義信息閾值保證輸出角色質量,實驗結果表明該算法能有效提高輸出角色包含的語義信息,并降低系統(tǒng)的角色管理負擔。4.為了避免RBAC系統(tǒng)的角色管理負擔隨著訪問控制策略更新不斷加重,并減少由于RBAC系統(tǒng)重建給用戶使用信息系統(tǒng)造成的不便,詳細分析了訪問控制策略更新操作對角色集合造成的影響,探討了現(xiàn)有RBAC系統(tǒng)重建算法存在的主要問題,制定了使用度和同調度指標,能夠準確度量現(xiàn)有角色與用戶和系統(tǒng)的契合程度,進而設計了角色集合相似度評估方法和系統(tǒng)重建擾動計算方法。針對不同結構的信息系統(tǒng),提出了抗擾動最小角色集RBAC系統(tǒng)重建算法和抗擾動最小結構復雜度RBAC系統(tǒng)重建算法,兩個算法均能明顯降低RBAC系統(tǒng)重建前后角色集合變化對用戶工作產生的影響,又能夠分別實現(xiàn)重建角色數(shù)量最少和重建RBAC系統(tǒng)具備層次結構且加權結構復雜度最低。
【學位單位】：戰(zhàn)略支援部隊信息工程大學
【學位級別】：博士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：E11
【文章目錄】：
摘要
Abstract
中英文符號對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國內外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 基于角色的訪問控制
        1.2.2 自頂向下的角色工程
        1.2.3 自底向上的角色工程
    1.3 論文研究內容
    1.4 論文組織結構
第二章 理論基礎
    2.1 基于角色的訪問控制模型
    2.2 角色挖掘基本知識
        2.2.1 角色挖掘基本定義
        2.2.2 角色挖掘基本方法
        2.2.3 角色挖掘基本問題
    2.3 本章小結
第三章 訪問控制信息噪聲數(shù)據(jù)檢測
    3.1 問題背景
    3.2 噪聲數(shù)據(jù)分析
        3.2.1 噪聲數(shù)據(jù)分類
        3.2.2 噪聲數(shù)據(jù)性質
        3.2.3 噪聲識別原理
    3.3 基于合規(guī)度的噪聲數(shù)據(jù)檢測方法
        3.3.1 訪問控制信息補全
        3.3.2 映射關系合規(guī)度計算
        3.3.3 訪問控制矩陣近似分解
    3.4 實驗結果與分析
        3.4.1 測試數(shù)據(jù)集
        3.4.2 合規(guī)度分析
        3.4.3 性能對比分析
    3.5 本章小結
第四章 面向管理負擔的抗丟失近似角色挖掘
    4.1 問題背景
    4.2 近似重要角色挖掘算法
        4.2.1 重要度評估
        4.2.2 算法設計
        4.2.3 復雜度分析
        4.2.4 實驗結果與分析
    4.3 時域近似角色挖掘算法
        4.3.1 時域近似
        4.3.2 算法設計
        4.3.3 復雜度分析
        4.3.4 實驗結果與分析
    4.4 本章小結
第五章 面向語義信息的角色挖掘
    5.1 問題背景
    5.2 角色語義信息評估
        5.2.1 Sim Rank相似度
        5.2.2 基于權重的Jaccard-Sim Rank相似度
        5.2.3 角色集合語義信息
    5.3 最小語義角色集挖掘算法
        5.3.1 優(yōu)化目標
        5.3.2 算法設計
        5.3.3 復雜度分析
    5.4 實驗結果與分析
        5.4.1 WJSR相似度算法性能評估
        5.4.2 最小語義角色集挖掘算法性能評估
    5.5 本章小結
第六章 面向RBAC系統(tǒng)重建的抗擾動角色挖掘
    6.1 問題背景
    6.2 系統(tǒng)重建擾動評估
        6.2.1 契合角色
        6.2.2 角色集合相似度
        6.2.3 系統(tǒng)重建擾動
    6.3 抗擾動最小角色集RBAC系統(tǒng)重建算法
        6.3.1 優(yōu)化目標
        6.3.2 算法設計
        6.3.3 復雜度分析
        6.3.4 實驗結果與分析
    6.4 抗擾動最小結構復雜度RBAC系統(tǒng)重建算法
        6.4.1 優(yōu)化目標
        6.4.2 算法設計
        6.4.3 復雜度分析
        6.4.4 實驗結果與分析
    6.5 本章小結
第七章 總結與展望
    7.1 主要工作
    7.2 工作展望
致謝
參考文獻
作者簡歷

【參考文獻】

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本文編號：2875812