Cree: a Performant Tool for Safety Analysis of Administrative Temporal Role-Based Access Control (ATRBAC) Policies
Notice bibliographique
Résumé
Access control deals with the roles and privileges to which a user is authorized, and is an important aspect of the security of a system. As enterprise access control systems need to scale to several users, roles and privileges, it is common for access control models to support delegation: a trusted security administrator is able to give semi-trusted users the ability to change portions of the authorization state. With delegation comes the danger that semi-trusted users, perhaps in collusion, may effect a state that violates enterprise policy, which in turn results in the problem called safety analysis, which is regarded as a fundamental and technically challenging problem in access control. Safety analysis is used by a trusted security administrator to answer “what if” questions before she grants privileges to a semi-trusted user. Safety analysis has been studied for various access control schemes in the literature; we address safety analysis in the context of Administrative Temporal Role-Based Access Control (ATRBAC), an administrative model for TRBAC, which is an extension to the traditional RBAC. ATRBAC has new features, which introduce new technical challenges for safety analysis: (i) a time-dimension: two new components in each administrative rule that specify in which time periods an administrative action may be effected, and a user is authorized to a role, and, (ii) two new kinds of rules for whether a role is enabled for administrative action. We propose a software tool, which we call Cree, for safety analysis of ATRBAC policies. In Cree we reduce ATRBAC-Safety to model checking and use an off-the-shelf model checker, NuSMV. The foundation for Cree is the observation from our prior work that ATRBAC safety is PSPACE. Along with an efficient reduction to model checking, we include in Cree four techniques to further improve performance: Polynomial Time Solving when possible, Forward and Backwards Pruning, Abstraction Refinement, and Bound Estimation. These are inspired by prior work, but our algorithms are different in that they address the new challenges that ATRBAC introduces. We discuss our design of Cree, and the results of a thorough empirical assessment across our approach, and five other prior tools for ATRBAC safety. Our results suggest that there are input classes for which Cree outperforms existing tools, and for the remainder, Cree's performance is no worse. We have made Cree available as open-source for public download.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,019 | 0,007 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».