Attributbaserad Access Control (ABAC) ersätter snabbt traditionella passerkontrollmodeller på grund av sin dynamiska karaktär, flexibilitet och skalbarhet. ABAC används ofta i samarbetsmiljöer. Ett stort hinder för att införa ABAC är dock att exakt konfigurera ABAC-policyn. I detta dokument presenterar vi en ABAC-utvinningsstrategi som automatiskt kan upptäcka lämpliga ABAC-politiska regler. Vi visar först att ABAC gruvproblemet är likvärdigt med att identifiera en uppsättning funktionella beroenden i relationsdatabaser som täcker alla poster i en tabell. Vi föreslår också en effektivare algoritm, kallad ABAC-SRM, som upptäcker de mest allmänna policyreglerna från en uppsättning kandidatregler. Vi visar experimentellt att ABAC-SRM är korrekt och betydligt effektivare än den befintliga tekniken.
Talukdar m.fl. REF visar att problemet med gruvdrift i ABAC liknar problemet med att identifiera funktionella beroenden i databastabeller.
Efficient Bottom-Up Mining of Attribute Based Access Control Policies
{'venue': '2017 IEEE 3rd International Conference on Collaboration and Internet Computing (CIC)', 'journal': '2017 IEEE 3rd International Conference on Collaboration and Internet Computing (CIC)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}