Rollteknik är en säkerhetskritisk uppgift för system som använder rollbaserad passerkontroll (RBAC). Man har föreslagit olika metoder för minröjning som automatiskt syftar till att dra nytta av lämpliga roller från befintliga användaruppdrag. Dessa tillvägagångssätt är dock huvudsakligen kombinatoriska och saknar en underliggande probabilistisk modell för domänen. Vi presenterar den första probabilistiska modellen för RBAC. Vår modell definierar en allmän ram för att uttrycka användarbehörighetsuppdrag och kan specialiseras till olika domäner genom att begränsa dess frihetsgrad med lämpliga begränsningar. För ett praktiskt taget viktigt exempel på detta ramverk visar vi hur roller kan härledas från data med hjälp av en toppmodern maskininlärningsalgoritm. Experiment på både slumpmässigt genererade och verkliga data ger bevis för att vårt tillvägagångssätt inte bara skapar meningsfulla roller utan också identifierar felaktiga användar-tillståndsuppgifter i givna data.
Nyligen, Frank et al. I Ref föreslogs en probabilistisk modell för RBAC.
A class of probabilistic models for role engineering
{'venue': 'ACM Conference on Computer and Communications Security', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}