論文の概要: Intent-Based Access Control: Using LLMs to Intelligently Manage Access Control
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07332v3
- Date: Tue, 6 Aug 2024 05:35:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-07 19:22:06.495244
- Title: Intent-Based Access Control: Using LLMs to Intelligently Manage Access Control
- Title（参考訳）: インテントベースアクセス制御:LLMを用いた知的アクセス制御
- Authors: Pranav Subramaniam, Sanjay Krishnan,
- Abstract要約: 本稿では,Intent-Based Access Control for Databases (IBAC-DB) と呼ばれるアクセス制御の新しいパラダイムを提案する。
IBAC-DBでは、新しいフォーマットである自然言語アクセス制御マトリックス(NLACM)を使用して、アクセス制御ポリシーをより正確に表現する。
本稿では、IBAC-DBインタフェースの参照アーキテクチャ、LLM4ACと呼ばれる初期実装、およびそのようなシステムの精度を評価する初期ベンチマークについて述べる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.2859996652179
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In every enterprise database, administrators must define an access control policy that specifies which users have access to which assets. Access control straddles two worlds: policy (organization-level principles that define who should have access) and process (database-level primitives that actually implement the policy). Assessing and enforcing process compliance with a policy is a manual and ad-hoc task. This paper introduces a new paradigm for access control called Intent-Based Access Control for Databases (IBAC-DB). In IBAC-DB, access control policies are expressed more precisely using a novel format, the natural language access control matrix (NLACM). Database access control primitives are synthesized automatically from these NLACMs. These primitives can be used to generate new DB configurations and/or evaluate existing ones. This paper presents a reference architecture for an IBAC-DB interface, an initial implementation for PostgreSQL (which we call LLM4AC), and initial benchmarks that evaluate the accuracy and scope of such a system. We further describe how to extend LLM4AC to handle other types of database deployment requirements, including temporal constraints and role hierarchies. We propose RHieSys, a requirement-specific method of extending LLM4AC, and DePLOI, a generalized method of extending LLM4AC. We find that our chosen implementation, LLM4AC, vastly outperforms other baselines, achieving high accuracies and F1 scores on our initial Dr. Spider benchmark. On all systems, we find overall high performance on expanded benchmarks, which include state-of-the-art NL2SQL data requiring external knowledge, and real-world role hierarchies from the Amazon Access dataset.
- Abstract（参考訳）: すべてのエンタープライズデータベースにおいて、管理者は、どのユーザーがどの資産にアクセスしているかを指定するアクセス制御ポリシーを定義する必要がある。
アクセス制御は、ポリシー(誰がアクセスするかを定義する組織レベルの原則)とプロセス(実際にポリシーを実装するデータベースレベルのプリミティブ)という2つの世界に分かれています。
ポリシーに対するプロセスのコンプライアンスを評価し、強制することは、手作業であり、アドホックな作業である。
本稿では,Intent-Based Access Control for Databases (IBAC-DB) と呼ばれるアクセス制御の新しいパラダイムを提案する。
IBAC-DBでは、新しいフォーマットである自然言語アクセス制御マトリックス(NLACM)を用いて、アクセス制御ポリシーをより正確に表現する。
データベースアクセス制御プリミティブはこれらのNLACMから自動的に合成される。
これらのプリミティブは、新しいDB構成の生成や既存の設定の評価に使用することができる。
本稿では、IBAC-DBインタフェースの参照アーキテクチャ、PostgreSQLの初期実装(LLM4ACと呼ぶ)、システムの精度とスコープを評価する初期ベンチマークについて述べる。
さらに、LLM4ACを拡張して、時間的制約やロール階層を含む、他のタイプのデータベースデプロイメント要件を処理する方法について説明する。
本稿では, LLM4ACを拡張するための要求固有手法であるRHieSysと, LLM4ACを拡張する汎用手法であるDePLOIを提案する。
選択した実装であるLLM4ACは、他のベースラインを大幅に上回り、Dr. Spiderベンチマークで高い精度とF1スコアを達成しています。
その中には、外部知識を必要とする最先端のNL2SQLデータや、Amazon Accessデータセットの実際のロール階層が含まれる。
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