The Secrecy Resilience of Access Control Policies and Its Application to Role Mining
Notice bibliographique
Résumé
We propose a notion that we call the secrecy resilience of an access control policy that, to our knowledge, has not been explored in prior work. We seek to capture with this notion the property inherent to an access control policy that measures its resistance to disclosure. We motivate and then propose a definition for secrecy resilience that is based on the notion of entropy from information theory. We focus on policies expressed in Role-Based Access Control (RBAC), and contrast RBAC from the access matrix from the standpoint of secrecy resilience. We observe that similar to other objectives such as the minimization of the number of roles, an RBAC policy with the best secrecy resilience can be a desirable objective of bottom-up role-mining, with which we seek to compute an RBAC policy given as input an access matrix. We have carried out an empirical assessment of several role-mining algorithms from the standpoint of secrecy resilience for two underlying distribution-events pairs each of which captures a kind of best-case from the standpoint of a defender. Towards carrying out the empirical assessment, we make an additional contribution to role-mining: we propose new reductions for the two problems of minimizing the number of roles and the number of edges, and discuss the manner in which our reductions are superior to reductions in existing work.
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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 | 0,013 | 0,062 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,005 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».