Rollbrytning tar itu med problemet med att hitta en rollbaserad åtkomstkontroll (RBAC) konfiguration, med tanke på en accesscontrol matris tilldela användare åtkomstbehörigheter som ingång. De flesta roll-mining strategier fungerar genom att bygga en stor uppsättning av kandidatroller och använda en girig urvalsstrategi för att iterativt välja en liten delmängd så att skillnaderna mellan den resulterande RBAC-konfigurationen och åtkomstkontrollmatrisen minimeras. I den här artikeln förespråkar vi ett alternativt tillvägagångssätt som omarbetar rollbrytning som ett inferensproblem snarare än ett förlustkompressionsproblem. Istället för att använda kombinatoriska algoritmer för att minimera antalet roller som behövs för att representera åtkomst-kontrollmatrisen, härleder vi probabilistiska modeller för att lära sig RBAC-konfigurationen som troligen ligger till grund för den givna matrisen. Våra modeller är generativa på så sätt att de återspeglar hur behörigheter tilldelas användare i en given RBAC-konfiguration. Vi modellerar dessutom hur användar-tillståndsuppdrag som står i konflikt med en RBAC-konfiguration uppstår och vi undersöker påverkan av begränsningar på rollhierarkier och på antalet uppdrag. I experiment med åtkomst-kontroll matriser från verkliga företag, jämför vi våra föreslagna modeller med andra roll-mining metoder. Våra resultat visar att våra probabilistiska modeller drar slutsatser om roller som generaliserar väl till nya systemanvändare för ett brett utbud av data, medan andra modellers generaliseringsförmåga beror på den datauppsättning som ges.
REF omarbetar roll mining som en slutsats problem och minerade roller som sannolikt genererade en given binär access-control matris av förväntanmaximization algoritm.
Role Mining with Probabilistic Models
{'venue': 'TSEC', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}