專利名稱：一種基于信任度的訪問控制方法及其系統(tǒng)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本 發(fā)明涉及一種基于信任度的訪問控制方法及其系統(tǒng)，該系統(tǒng)擴展了傳統(tǒng)角色訪問控制模型，屬于計算機訪問控制領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
云計算是ー種將地理上分布的、異構(gòu)的計算資源、存儲資源、信息資源、知識資源等資源通過網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)互通，從而實現(xiàn)資源共享和協(xié)同工作的目的。云計算的參與實體具有自主性，實體之間的協(xié)作具有動態(tài)性。因此，云計算的ー個關(guān)鍵問題就是如何在動態(tài)變化環(huán)境下進行訪問控制，即如何管理和執(zhí)行授權(quán)策略。本文將云計算中每個參與實體及其運行環(huán)境稱為ー個“自治域”。ー種典型的云計算應(yīng)用場景是兩所大學(xué)H和G各自有一套面向?qū)W校內(nèi)部的課程信息化系統(tǒng)，兩所大學(xué)為推動學(xué)科建設(shè)，決定共享課程信息化系統(tǒng)中的在線課堂資源，即兩所大學(xué)H和G的師生均可在線學(xué)習(xí)對方的課程。在該場景中，參與實體H和G及各自的運行環(huán)境分為稱為自治域H和自治域G,則上述的云計算訪問控制問題就細化為跨域訪問控制問題。一般而言，訪問控制包括四個部分，訪問主體単元(Subiect Unit, SU)，訪問控制執(zhí)行單兀(Access Control Execution Unit, ACEU),訪問控制判定單兀(Access ControlDecision Unit, ACDU)和目標(biāo)客體單兀(Object Unit,0U),如圖I所不。訪問主體單兀SU也稱為發(fā)起端主體単元，是指電腦中系統(tǒng)資源和應(yīng)用資源的使用者，或可執(zhí)行程序等系統(tǒng)實體的主動部分；目標(biāo)客體単元主要指網(wǎng)絡(luò)資源，數(shù)據(jù)庫資源，Webserver資源，系統(tǒng)文件等屬于系統(tǒng)實體的被動部分；訪問控制執(zhí)行單元ACEU負責(zé)建立訪問主體単元SU與目標(biāo)客體単元OU之間的通信橋梁，并在遵從訪問控制判定単元ACDU判定結(jié)果的基礎(chǔ)上實施訪問控制操作。目前，常用的訪問控制方法主要有自主訪問控制(Discretionary AccessControl, DAC)、強制訪問控制(Mandatory Access Control, MAC)、屬性訪問控制(Attributed-based Access Control, ABAC)和角色訪問控制(Role-based AccessControl, RBAC)。DAC是ー種基于主體身份實施對客體訪問控制的方法，該方法的核心思想是主體能夠自主地的將其對客體的訪問權(quán)限或訪問權(quán)限子集授予其它主體。MAC是ー種基于主體安全級別和客體安全級別的訪問控制方法，其中安全級別是由安全管理員強制分配的，主體和客體都不能改變安全級別屬性。主體對客體的訪問控制判定必須遵循如下規(guī)則(I)僅當(dāng)主體的安全級別大于或等于客體的安全級別時，該主體具有讀取客體資源的權(quán)限。(2)僅當(dāng)主體的安全級別等于客體的安全級別時，該主體對客體資源才具有寫的權(quán)限。ABAC把實體(主體、客體和環(huán)境)屬性組概念貫穿于訪問控制策略、模型和實現(xiàn)機制三個層次，把與訪問控制相關(guān)的時間、實體空間位置、實體行為、訪問歷史等信息當(dāng)作主體、客體、權(quán)限和環(huán)境來統(tǒng)ー建模，通過定義屬性之間的關(guān)系描述復(fù)雜的授權(quán)和訪問控制約束，具有描述能力豐富，可擴展性好的特點，但屬性定義困難，實際應(yīng)用價值不大。RBAC是ー種面向封閉系統(tǒng)環(huán)境的集中式訪問控制模型，通過引入角色的概念實現(xiàn)了主體和客體的邏輯分離，并將權(quán)限描述為角色對客體的可訪問能力。RBAC通過為主體關(guān)聯(lián)ー個或者多個角色的方式，間接達到了關(guān)聯(lián)主體及其可訪問客體的目的，如圖2所示。綜上所述，相對于DAC和MAC，RBAC角色及其權(quán)限具有穩(wěn)定性，因此在應(yīng)用于主體具有動態(tài)性的信息化系統(tǒng)中，極大的簡化了權(quán)限管理的復(fù)雜度；相對于ABAC模型，RBAC模型角色定義清晰，實現(xiàn)簡単、應(yīng)用范圍廣。但RBAC模型也存在無法適用分布式協(xié)同開發(fā)環(huán)境的不足。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明目的是為了克服現(xiàn)有方案的不足，擴展RBAC模型實現(xiàn)，主要針對傳統(tǒng)RBAC模型如何使云環(huán)境下實體協(xié)作動態(tài)性問題，實現(xiàn)了ー種適應(yīng)于分布式云環(huán)境的基于信任度 的訪問控制(Trust and Role based Access Control,TRBAC)方法及其系統(tǒng)。TRBAC 方法通過采用域間角色映射機制有效克服了傳統(tǒng)RBAC模型具有環(huán)境封閉性的不足；通過權(quán)限集合自動劃分機制有效提高了分布式云環(huán)境下權(quán)限管理的自動化程度；通過為權(quán)限添加信任值屬性的方法實現(xiàn)了細粒度的訪問控制需求。本發(fā)明的技術(shù)方案為一種基于信任度的訪問控制方法，其步驟為I)建立一角色-信任度描述模型,用于描述姆ー自治域內(nèi)主體的權(quán)限；2)對于某自治域B中的每一角色role，確定角色role與其他自治域A中角色映射到角色role映射關(guān)系,使自治域A中角色到自治域B角色映射滿足滿射關(guān)系；3)根據(jù)所述映射關(guān)系將該角色role的權(quán)限集合劃分到不同的子權(quán)限集合中；將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上；4)當(dāng)自治域A中主體角色請求訪問自治域B中資源時,首先分析訪問請求中包含的訪問主體角色信息,然后將該訪問主體角色映射到自治域B中的角色，并獲取該訪問主體角色的信任值；5)自治域B根據(jù)該訪問主體角色的角色信息和信任度值，確定本次訪問請求所具有的資源訪問權(quán)限。進一步的，米用六兀組P =〈Role, Type, Action, Target, Context, TrustValue>描述每ー自治域內(nèi)主體的權(quán)限；其中，Role為角色信息、Type為權(quán)限類型、Action為即操作方式、Target為操作目標(biāo)、Context為上下文信息、TrustValue為信任值。進ー步的，將該角色role的權(quán)限集合劃分為(M+2)個子權(quán)限集，包括一空集子權(quán)限集，一角色role的權(quán)限全集，其余M個權(quán)限子集分別對應(yīng)M個其他自治域的權(quán)限需求；其中M為與自治域B有關(guān)的其他自治域數(shù)目。進ー步的,確定姆一角色role與其他自治域A中角色映射到角色role的映射關(guān)系，使自治域A中角色到自治域B角色映射滿足滿射關(guān)系的方法為I)初始化ー數(shù)組RoleArray,用于記錄自治域A中角色RoleA訪問自治域B中資源候選角色集合；其中，自治域B中的角色集合為Role [N]，N為角色個數(shù)，每一角色對應(yīng)的權(quán)限集合為PS[N]，自治域B約束自治域A中角色RoleA請求者具有的權(quán)限集為PSpromise ;自治域A中角色RoleA訪問自治域B中資源應(yīng)該具有的角色表示為rmap ；2)設(shè)置一遍變量Num,初始化為Num = O,用于記錄所述候選角色的個數(shù)；3)遍歷權(quán)限集合PS [N]的每一元素j，如果^^—e GPSL/+]，則確定Role [j]是候選角色，RoleArray [i+ +] = Role [j]；4)令Num等于數(shù)組RoleArray中候選角色的個數(shù),如果Num ^ O,則算法結(jié)束；如果Num = 1，則在自治域B中有且存在一個角色RoleArray[O]滿足滿射約束，輸出rmap =RoleArray [O]；5)如果Num > 1，則自治域B中存在多個角色滿足滿射約束，設(shè)置ー變量k，k初始化為數(shù)組RoleArray對ー個元素對應(yīng)的權(quán)限個數(shù)；然后遍歷候選角色數(shù)組RoleArray中前Num個數(shù)組元素的姆ー候選角色,如果候選角色RoleArray [m]所對應(yīng)的權(quán)限集合個數(shù)size小于k,則更新被選角色的下標(biāo)m = j,更新最小權(quán)限集數(shù)k = size,輸出rmap =RoieArray[k]。進ー步的，根據(jù)所述映射關(guān)系將該角色role的權(quán)限集合劃分到不同的子權(quán)限集合中的方法為I)初始化ー數(shù)組 Array [O] = Φ ,Array [Μ+1] = PSrole ;其中，自治域 B 中角色;role的權(quán)限集合為PS_，角色role的權(quán)限劃分需求為(M+2)，其它自治域映射到自治域B后的權(quán)限集合為PSdtjmian^ I彡r彡M ;2)依次遍歷PSdraiiaiiu到PSd_in—M,按照PSd_in—r權(quán)限數(shù)目升序存放在數(shù)組Array中I到M的位置；若權(quán)限數(shù)相同，則根據(jù)domain,，I く r彡M標(biāo)識從小到大的順序排列，得到數(shù)組Array [M+2]，其包括一空集和角色role在自治域B對應(yīng)的權(quán)限全集PSMle ；3)令PSbase表示數(shù)組Array前j個權(quán)限集的合集,并初始化PSbase = Array [O]；4)遍歷數(shù)組Array中元素j并計算姆一元素Array [j]的權(quán)限集合,使其滿足角色訪問控制中的角色具有繼承性的約束，O < j ^ M+1 ；；5)更新 PSbase 為 PSbase = PSbase U Array [j]。進ー步的，所述計算每一元素Array[j]的權(quán)限集合，使其滿足角色訪問控制中的角色具有繼承性的約束的方法為將集合Array [j]具有的而集合PSbase不具有的權(quán)限進行并操作轉(zhuǎn)換；將集合PSbase具有的而集合Array [j]不具有的權(quán)限進行差操作轉(zhuǎn)換。進ー步的，自治域B根據(jù)劃分的子權(quán)限集數(shù)目，計算每一子權(quán)限集對應(yīng)的信任值區(qū)間。
進ー步的，自治域B根據(jù)訪問主體角色的權(quán)限描述，確定該訪問主體角色的信任值，并根據(jù)主體信任值賦予該訪問主體對應(yīng)的子權(quán)限集，對該自治域B內(nèi)的客體資源進行訪問。一種基于信任度的訪問控制系統(tǒng)，其特征在于包括一角色-信任度描述模型、權(quán)限劃分模塊、角色映射模塊、訪問判定模塊、權(quán)限劃分模塊；其中，所述角色-信任度描述模型，用于描述每ー自治域內(nèi)主體的權(quán)限；所述權(quán)限劃分模塊，用于根據(jù)本自治域中對某ー指定角色的分割需求，對該角色的權(quán)限集合進行劃分操作，將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上；所述角色映射模塊，用于當(dāng)其它自治域的用戶訪問本自治域中資源時，首先分析請求中包含的用戶角色信息，并將該用戶映射到本自治域中的角色，并獲取該用戶的信任值；所述訪問判定模塊，用于根據(jù)該用戶的角色信息和信任度值，判定本次請求是否具有資源訪問權(quán)限。進ー步的，所述角色-信任度描述模型采用六元組P =〈Role, Type, Action,Target, Context, TrustValue〉描述姆ー自治域內(nèi)主體的權(quán)限；其中，Role為角色信息、Type為權(quán)限類型、Action為即操作方式、Target為操作目標(biāo)、Context為上下文信息、TrustValue為信任值。進ー步的，所述權(quán)限劃分模塊根據(jù)其他M個自治域請求者角色映射到自治域B主體角色r的權(quán)限約束，將該角色r的權(quán)限集合劃分為(M+2)個子權(quán)限集；其中，(M+2)個子權(quán)限集中包括一空集子權(quán)限集，一個為角色人的權(quán)限全集，其余M個權(quán)限子集分別對應(yīng)M個其他自治域的權(quán)限需求。 如圖3所示，TRBAC系統(tǒng)中每個自治域均主要包括以下三個模塊 角色映射模塊角色映射模塊定義了不同自治域之間角色的映射規(guī)則，其輸入是其它自治域中用戶角色信息，輸出是本自治域角色信息和信任度； 權(quán)限劃分表述模塊權(quán)限劃分模塊將權(quán)限集合按照信任度的約束劃分到不同的子集合中。 訪問判定模塊 訪問判定模塊根據(jù)角色映射模塊輸出的角色信息和信任度，判定此次訪問是否違反安全原則。TRBAC系統(tǒng)的運行原理如圖4所示，權(quán)限劃分模塊根據(jù)本自治域中對某ー指定角色的分割需求，對該角色的權(quán)限集合進行自動化劃分操作，自動將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上。所謂分割需求，是指本自治域中某一特定角色與所有其它自治域中角色的映射關(guān)系；當(dāng)其它自治域的用戶訪問本自治域中資源時，角色映射模塊首先分析請求中包含的用戶角色信息，并將該用戶映射到本自治域中的角色，并獲取該用戶的信任值；訪問判定模塊根據(jù)該用戶的角色信息和信任度值，判定本次請求是否具有資源訪問權(quán)限。因此，本發(fā)明提出了用于實現(xiàn)TRBAC的ー種模型和三種機制，即基于信任度的權(quán)限描述模型、基于集合論滿射關(guān)系的角色映射機制、基于正負標(biāo)識的權(quán)限集合劃分機制和基于反三角函數(shù)的權(quán)限映射機制I)擴展角色訪問控制，建立基于“角色-信任度”權(quán)限描述模型，用于描述每個自治域內(nèi)主體的權(quán)限；2)當(dāng)自治域A中用戶訪問自治域B中的資源時，根據(jù)自治域B對自治域A不同角色用戶的權(quán)限約束，將自治域A中不同角色自動關(guān)聯(lián)到自治域B中的不同角色，角色映射滿足滿射關(guān)系，例如自治域A中角色RoleA映射到自治域中角色RoleB，如算法I所示；3)根據(jù)第2)步，雖然同樣是角色RoleB，但通常來說，自治域A用戶訪問自治域B資源的權(quán)限(通過請求IP地址等機制判斷)是自治域B用戶訪問自治域B資源權(quán)限的子集。這種相同角色不同權(quán)限的細粒度控制需求，就需要通過信任度來細分。因此，傳統(tǒng)角色訪問控制中基干“角色”的粗粒度的用戶和權(quán)限關(guān)聯(lián)機制已不再適用。本文是將〈角色，信任度 > 一起作為用戶和權(quán)限管理關(guān)聯(lián)的依據(jù)。其中在步驟3)中，對于同樣是角色RoleB，需要劃分成多少個信任度區(qū)間？這與自治域B和多少個其它自治域合作相關(guān)。例如其它M個自治域均有一角色與自治域B中角色RoleB相關(guān)聯(lián)，且自治域B承諾賦予的權(quán)限都不一樣，則需要劃分成(M+2)個子權(quán)限集合，其中I個是空集；1個是角色RoleB的權(quán)限全集；另外M個權(quán)限子集對應(yīng)M個其它自治域的權(quán)限需求。每個信任度區(qū)間對應(yīng)角色RoleB的權(quán)限子集，即需要(M+2)個信任度區(qū)間
，0<i<M+l。而自治域B中角色RoleB在_個信任度區(qū)丨旬具有·的ネ又限
if + 2 if + 2則按照算法2描述。3. I基于信任度的權(quán)限描述模型
本發(fā)明約定所有主體的權(quán)限均由六元組P =〈Role, Type, Action, Target,Context, TrustValue〉描述,如圖5所示,其中不同元素的具體含義如下· Role :即角色信息，如教師角色，學(xué)生角色等；# Type :即權(quán)限類型，如文件類型FilePermission,網(wǎng)絡(luò)類型NetPermission等；· Action :即操作方式，如文件寫操作write,網(wǎng)絡(luò)監(jiān)聽操作listen等等；· Target :即操作目標(biāo),如文件寫目標(biāo)為C://text. txt等等；· Context :即上下文信息，如約束資源智能在8:00-11:00時間范圍內(nèi)被主體訪問；· TrustValue,即信任值,用于描述該資源能被訪問的主體最低信任值約束；例如，信任值大于O. 5的學(xué)生角色用戶，具有在上午8點到11點之間、下午14點到18點之間訪問課程math, rmvb資源的權(quán)限，則其形式化描述為ぐ'student" , java.io.CoursePermission, " read" , " /math, rmvb" , {{8:00-11:00}, {14:00-18:00}}，
0.5>。該權(quán)限物理意義是當(dāng)學(xué)校H中用戶滿足以下三種情況時，不具備訪問學(xué)校G中課程mathrmvb資源的權(quán)限I.學(xué)校H中用戶訪問學(xué)校G中課程mathrmvb資源時，角色映射后不是學(xué)生角色；2.學(xué)校H中用戶訪問學(xué)校G中課程mathrmvb資源吋，雖然是學(xué)生角色，但其訪問時間違反了上午八點到11點之間、下午2點到6點之間的約束；3.學(xué)校H中用戶訪問學(xué)校G中課程mathrmvb資源時,雖然是學(xué)生角色,但信任度小于O. 5 ；其中權(quán)限和信任值的關(guān)聯(lián)將根據(jù)3. 2節(jié)算法自動計算得出。3. 2基于集合論滿射關(guān)系的角色映射機制要實現(xiàn)跨自治域的角色映射，其前提條件必須是不同自治域的角色之間滿足滿射關(guān)系，即要求自治域A中的每ー種角色RoleA，在自治域B中存在且只存在一種角色RoleB與之相對應(yīng)。然而由于不同自治域角色定義具有獨立性和差異性，對于自治域A中的每ー種角色RoleA，在自治域B中可能存在多種角色RoleB與之相對應(yīng)，從而出現(xiàn)角色映射沖突問題。本文將著重解決不同自治域角色映射沖突問題。定義I函數(shù)f :A — B為滿射，當(dāng)且僅當(dāng)對任意b e B，存在a e A滿足f (a) = b，且不存在 f (a) = b, f (a) = c, b デ C。在上述兩所大學(xué)課程合作的示例中，假設(shè)大學(xué)H具有三種角色RoleSet11= {教師，全日制學(xué)生，非全日制學(xué)生}
教師具有開課設(shè)置，查看學(xué)生信息，打分等權(quán)限； 全日制學(xué)生具有跨專業(yè)選課，課程評估，在線課程學(xué)習(xí)的權(quán)限； 非全日制學(xué)生具有選本專業(yè)課程，課程評估，在線課程學(xué)習(xí)的權(quán)限。大學(xué)G具有兩種角色RoleSete = {教師,學(xué)生} 教師具有開課設(shè)置，查看學(xué)生信息，打分等權(quán)限； 學(xué)生具有跨專業(yè)選課，在線課程學(xué)習(xí)的權(quán)限；(a)學(xué)校H的視角從學(xué)校H的視角來看，學(xué)校G中的用戶會訪問學(xué)校H中的課程資源，并約定學(xué)校G中的用戶具有在線課程學(xué)習(xí)的權(quán)限。由于在學(xué)校H中，角色全日制學(xué)生和非全日制學(xué)生的權(quán)限都包含在線課程學(xué)習(xí)這ー項。因此學(xué)校G中用戶既可以映射成學(xué)校H中的全日制學(xué)生角色，也可以映射成學(xué)校H中的非全日制學(xué)生角色，這違反定義I滿射約束。因此，本發(fā)明鑒于在權(quán)限設(shè)置方面存在非全日制學(xué)生に全日制學(xué)生的客觀現(xiàn)實，將H具有的角色集合RoleSeta = {教師,全日制學(xué)生,非全日制學(xué)生}改造成RoleSet' H ={教師，全日制學(xué)生}，即將非全日制學(xué)生看成是全日制學(xué)生特殊的ー種，并通過3. 3節(jié)信任度的劃分來區(qū)分兩種角色權(quán)限差異性。改造后滿足滿射約束I. RoleSetc.教師g RoleSet' Η.教師2. RoleSetc.學(xué)生·o· RoleSet' Η.全日制學(xué)生(b)學(xué)校G的視角從學(xué)校G的視角來看，學(xué)校H中的用戶會訪問學(xué)校G中的課程資源，并約定學(xué)校H中的用戶具有在線課程學(xué)習(xí)的權(quán)限。由于在學(xué)校G中有且只有學(xué)生角色包含在線課程學(xué)習(xí)權(quán)限。根據(jù)定義1，集合A相當(dāng)于學(xué)校H具有的角色集合為RoleSet11= {教師，全日制學(xué)生，非全日制學(xué)生}，集合B相當(dāng)于學(xué)校G具有的角色集合為RoleSete ={教師，學(xué)生}，上述集合滿足定義I中存在a e A滿足f (a) = b的滿射約束I. RoleSeta.教師·ο· RoleSetG.教師2. RoleSet11.全日制學(xué)生·o· RoleSetG.學(xué)生3. RoleSeta.非全日制學(xué)生·o· RoleSetG.學(xué)生
基于集合論滿射關(guān)系的角色映射算法詳細描述如算法I所示
權(quán)利要求
1.一種基于信任度的訪問控制方法，其步驟為 1)建立一角色-信任度描述模型，用于描述每一自治域內(nèi)主體的權(quán)限； 2)對于某自治域B中的每一角色role，確定角色role與其他自治域A中角色映射到角色role映射關(guān)系,使自治域A中角色到自治域B角色映射滿足滿射關(guān)系； 3)根據(jù)所述映射關(guān)系將該角色role的權(quán)限集合劃分到不同的子權(quán)限集合中；將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上； 4)當(dāng)自治域A中主體角色請求訪問自治域B中資源時,首先分析訪問請求中包含的訪問主體角色信息,然后將該訪問主體角色映射到自治域B中的角色，并獲取該訪問主體角色的信任值； 5)自治域B根據(jù)該訪問主體角色的角色信息和信任度值，確定本次訪問請求所具有的資源訪問權(quán)限。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于采用六元組P=〈Role, Type, Action,Target, Context, TrustValue〉描述每一自治域內(nèi)主體的權(quán)限；其中，Role為角色信息、Type為權(quán)限類型、Action為即操作方式、Target為操作目標(biāo)、Context為上下文信息、TrustValue為信任值。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于將該角色role的權(quán)限集合劃分為(M+2)個子權(quán)限集，包括一空集子權(quán)限集，一角色role的權(quán)限全集，其余M個權(quán)限子集分別對應(yīng)M個其他自治域的權(quán)限需求；其中M為與自治域B有關(guān)的其他自治域數(shù)目。
4.如權(quán)利要求I或2或3所述的方法，其特征在于確定每一角色role與其他自治域A中角色映射到角色role的映射關(guān)系,使自治域A中角色到自治域B角色映射滿足滿射關(guān)系的方法為 1)初始化一數(shù)組RoleArray,用于記錄自治域A中角色RoleA訪問自治域B中資源候選角色集合；其中，自治域B中的角色集合為Role [N]，N為角色個數(shù),每一角色對應(yīng)的權(quán)限集合為PS [N]，自治域B約束自治域A中角色Rolej#求者具有的權(quán)限集為PSpromise ;自治域A中角色RoleA訪問自治域B中資源應(yīng)該具有的角色表示為rmap ； 2)設(shè)置一遍變量Num,初始化為Num= O,用于記錄所述候選角色的個數(shù)； 3)遍歷權(quán)限集合PS[N]的每一元素j，如果則確定Role[j]是候選角色，RoleArray [i++] = Role [j]； 4)令Num等于數(shù)組RoleArray中候選角色的個數(shù),如果Num( O,則算法結(jié)束；如果Num = 1，則在自治域B中有且存在一個角色RoleArray
滿足滿射約束，輸出rmap =RoleArray [O]； 5)如果Num> 1，則自治域B中存在多個角色滿足滿射約束，設(shè)置一變量k，k初始化為數(shù)組RoleArray第一個元素對應(yīng)的權(quán)限個數(shù)；然后遍歷候選角色數(shù)組RoleArray中前Num個數(shù)組元素的每一候選角色，如果候選角色RoleArray [m]所對應(yīng)的權(quán)限集合個數(shù)size小于k,則更新被選角色的下標(biāo)m= j,更新最小權(quán)限集數(shù)k= size,輸出rmap = RoleArray [k]。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于根據(jù)所述映射關(guān)系將該角色role的權(quán)限集合劃分到不同的子權(quán)限集合中的方法為 I)初始化一數(shù)組Array [O] = Φ ,Array [Μ+1] = PSrole ;其中，自治域B中角色role的權(quán)限集合為PSrole,角色role的權(quán)限劃分需求為(M+2)，其它自治域映射到自治域B后的權(quán)限集合為 PSdtjmian-，I ≤r≤M; 2)依次遍歷PS domain—I 至丨J PSdomain—M， 按照PSd_b權(quán)限數(shù)目升序存放在數(shù)組Array中I到M的位置；若權(quán)限數(shù)相同，則根據(jù)domainr，I ( r≤M標(biāo)識從小到大的順序排列，得到數(shù)組Array [M+2]，其包括一空集和角色role在自治域B對應(yīng)的權(quán)限全集PSrole ； 3)令PSbase表示數(shù)組Array前j個權(quán)限集的合集,并初始化PSbase= Array [O]； 4)遍歷數(shù)組Array中元素j并計算每一元素Array[j]的權(quán)限集合,使其滿足角色訪問控制中的角色具有繼承性的約束，O < j ≤ M+1 ；；5)更新PSbase 為 PSbase = PSbase U Array[j]。
6.如權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于所述計算每一元素Array[j]的權(quán)限集合,使其滿足角色訪問控制中的角色具有繼承性的約束的方法為將集合Array[j]具有的而集合PSbase不具有的權(quán)限進行并操作轉(zhuǎn)換；將集合PSbase具有的而集合Array [j]不具有的權(quán)限進行差操作轉(zhuǎn)換。
7.如權(quán)利要求I所述的方法，其特征在于自治域B根據(jù)劃分的子權(quán)限集數(shù)目，計算每一子權(quán)限集對應(yīng)的信任值區(qū)間。
8.如權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于自治域B根據(jù)訪問主體角色的權(quán)限描述，確定該訪問主體角色的信任值,并根據(jù)主體信任值賦予該訪問主體對應(yīng)的子權(quán)限集,對該自治域B內(nèi)的客體資源進行訪問。
9.一種基于信任度的訪問控制系統(tǒng)，其特征在于包括一角色-信任度描述模型、權(quán)限劃分模塊、角色映射模塊、訪問判定模塊、權(quán)限劃分模塊；其中， 所述角色-信任度描述模型，用于描述每一自治域內(nèi)主體的權(quán)限； 所述權(quán)限劃分模塊，用于根據(jù)本自治域中對某一指定角色的分割需求，對該角色的權(quán)限集合進行劃分操作，將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上； 所述角色映射模塊，用于當(dāng)其它自治域的用戶訪問本自治域中資源時，首先分析請求中包含的用戶角色信息，并將該用戶映射到本自治域中的角色，并獲取該用戶的信任值； 所述訪問判定模塊，用于根據(jù)該用戶的角色信息和信任度值，判定本次請求是否具有資源訪問權(quán)限。
10.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于所述角色-信任度描述模型采用六元組P=〈Role, Type, Action, Target, Context, TrustValue〉描述每一自治域內(nèi)主體的權(quán)限；其中，Role為角色信息、Type為權(quán)限類型、Action為即操作方式、Target為操作目標(biāo)、Context為上下文信息、TrustValue為信任值。
11.如權(quán)利要求9所述的系統(tǒng)，其特征在于所述權(quán)限劃分模塊根據(jù)其他M個自治域請求者角色映射到自治域B主體角色r的權(quán)限約束，將該角色r的權(quán)限集合劃分為(M+2)個子權(quán)限集；其中，(M+2)個子權(quán)限集中包括一空集子權(quán)限集，一個為角色人的權(quán)限全集，其余M個權(quán)限子集分別對應(yīng)M個其他自治域的權(quán)限需求。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于信任度的訪問控制方法及其系統(tǒng)，屬于計算機訪問控制領(lǐng)域。本方法為1)建立一角色-信任度描述模型，2)對于某自治域B中的每一角色r，確定其與其他自治域A中角色映射到角色r映射關(guān)系，使A中角色到B角色映射滿足滿射關(guān)系；3)根據(jù)映射關(guān)系將角色r的權(quán)限集合劃分到不同的子權(quán)限集合中；將劃分后的子集合關(guān)聯(lián)到相應(yīng)的信任度值上；4)當(dāng)A中主體角色訪問B中資源時，首先分析訪問主體角色信息，然后將其映射到自治域B中的角色，并獲取信任值；5)自治域B根據(jù)該訪問主體角色的角色信息和信任度值，確定本次訪問請求所具有的資源訪問權(quán)限。本發(fā)明有效彌補了傳統(tǒng)角色訪問控制無法適用分布式協(xié)同開發(fā)環(huán)境的不足。
文檔編號H04L29/06GK102664888SQ201210116988
公開日2012年9月12日 申請日期2012年4月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月19日
發(fā)明者何海, 吳恒, 張文博, 黃濤 申請人:中國科學(xué)院軟件研究所