論文の概要: Deep Learning meets Blockchain for Automated and Secure Access Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06236v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 18:50:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-18 23:32:03.967295
- Title: Deep Learning meets Blockchain for Automated and Secure Access Control
- Title（参考訳）: Deep Learningがブロックチェーンと出会い、自動およびセキュアなアクセス制御が可能に
- Authors: Asma Jodeiri Akbarfam, Sina Barazandeh, Deepti Gupta, Hoda Maleki,
- Abstract要約: 本稿では,分散アクセス制御のソリューションとして,Deep Learning Based Access Control Usingを提案する。
DLACBはブロックチェーンを使用して、医療、金融、政府などのさまざまな領域で透明性、トレーサビリティ、信頼性を提供します。
すべてのデータがブロックチェーンに記録されるため、悪意のあるアクティビティを識別する能力があります。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Access control is a critical component of computer security, governing access to system resources. However, designing policies and roles in traditional access control can be challenging and difficult to maintain in dynamic and complex systems, which is particularly problematic for organizations with numerous resources. Furthermore, traditional methods suffer from issues such as third-party involvement, inefficiency, and privacy gaps, making transparent and dynamic access control an ongoing research problem. Moreover detecting malicious activities and identifying users who are not behaving appropriately can present notable difficulties. To address these challenges, we propose DLACB, a Deep Learning Based Access Control Using Blockchain, as a solution to decentralized access control. DLACB uses blockchain to provide transparency, traceability, and reliability in various domains such as medicine, finance, and government while taking advantage of deep learning to not rely on predefined policies and eventually automate access control. With the integration of blockchain and deep learning for access control, DLACB can provide a general framework applicable to various domains, enabling transparent and reliable logging of all transactions. As all data is recorded on the blockchain, we have the capability to identify malicious activities. We store a list of malicious activities in the storage system and employ a verification algorithm to cross-reference it with the blockchain. We conduct measurements and comparisons of the smart contract processing time for the deployed access control system in contrast to traditional access control methods, determining the time overhead involved. The processing time of DLBAC demonstrates remarkable stability when exposed to increased request volumes.
- Abstract（参考訳）: アクセス制御はコンピュータセキュリティの重要なコンポーネントであり、システムリソースへのアクセスを管理する。
しかし、従来のアクセス制御におけるポリシーや役割の設計は、動的で複雑なシステムを維持するのが困難であり、多くのリソースを持つ組織にとって特に問題となる。
さらに、従来の手法では、サードパーティの関与、非効率性、プライバシーのギャップといった問題に悩まされており、透過的および動的アクセス制御が進行中の研究課題となっている。
さらに、悪意のある活動を検出し、適切に行動していないユーザを特定することは、顕著な困難を生じさせる可能性がある。
これらの課題に対処するために、分散型アクセス制御のソリューションとして、ブロックチェーンを用いたディープラーニングベースのアクセス制御であるDLACBを提案する。
DLACBはブロックチェーンを使用して、医療、金融、政府などのさまざまな領域で透明性、トレーサビリティ、信頼性を提供しながら、ディープラーニングを活用して、事前に定義されたポリシーに依存しず、最終的にはアクセス制御を自動化する。
ブロックチェーンの統合とアクセス制御のためのディープラーニングにより、DLACBはさまざまなドメインに適用可能な一般的なフレームワークを提供し、すべてのトランザクションの透過的で信頼性の高いロギングを可能にする。
すべてのデータがブロックチェーンに記録されるため、悪意のあるアクティビティを識別する能力があります。
ストレージシステムに悪意のあるアクティビティのリストを格納し、検証アルゴリズムを使用してブロックチェーンと相互参照します。
我々は,従来のアクセス制御方式とは対照的に,デプロイされたアクセス制御システムのスマートコントラクト処理時間の測定と比較を行い,関連する時間オーバーヘッドを判定する。
DLBACの処理時間は要求量の増加に曝露すると顕著な安定性を示す。
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