論文の概要: Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies
with Unknown Values
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08444v4
- Date: Mon, 23 Nov 2020 18:45:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-27 12:17:31.665845
- Title: Learning Attribute-Based and Relationship-Based Access Control Policies
with Unknown Values
- Title（参考訳）: 未知値を持つ属性ベースおよび関係ベースアクセス制御ポリシーの学習
- Authors: Thang Bui and Scott D. Stoller
- Abstract要約: 本稿では、アクセス制御リスト(ACL)とエンティティに関する不完全な情報からABACおよびReBACポリシーをマイニングするための最初のアルゴリズムを提案する。
この問題のコアは、未知を含むラベル付き特徴ベクトルの集合から、簡潔な3値論理式を学習したものと見なせる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6662800021628273
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 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.
- Abstract（参考訳）: 属性ベースアクセス制御(ABAC)とリレーションベースアクセス制御(ReBAC)は、エンティティ間の関係の属性と連鎖の観点でポリシーを表現できるようにすることで、セキュリティと情報共有を促進する高いレベルの表現性と柔軟性を提供する。
レガシーアクセス制御情報からABACおよびReBACポリシーを学習するアルゴリズムは、ABACまたはReBACへの移行コストを大幅に削減する可能性がある。
本稿では、アクセス制御リスト(ACL)からABACおよびReBACポリシーをマイニングするための最初のアルゴリズムと、いくつかの属性の値が不明なエンティティに関する不完全な情報を示す。
この問題の核心は、未知数を含むラベル付き特徴ベクトルの集合から簡潔な3値論理式を学習していると見なすことができ、その問題に対して最初のアルゴリズム(我々の知る限り)を与えることができる。
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