Instantiation and Implementation of HEAD Metamodel in an Industrial Environment: Non-IoT and IoT Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
Access to resources can take many forms: digital access via an onsite network, through an external site, website, etc., or physical access to labs, machines, information repositories, etc. Whether access to resources is digital or physical, it must be allowed, denied, revoked, or disabled using robust and coherent access control (AC) models. What makes the process of AC more complicated is the emergence of digital transformation technologies and pervasive systems such as the internet of things (IoT) and industry 4.0 systems, especially with the growing demand for transparency in users’ interaction with various applications and services. Controlling access and ensuring security and cybersecurity in IoT and industry 4.0 environments is a challenging task. This is due to the increasing distribution of resources and the massive presence of cyber-threats and cyber-attacks. To ensure the security and privacy of users in industry sectors, we need an advanced AC metamodel that defines all the required components and attributes to derive various instances of AC models and follow the new and increasing demand for AC requirements due to continuous technology upgrades. Due to the several limitations in the existing metamodels and their inability to answer the current AC requirements, we have developed a Hierarchical, Extensible, Advanced, Dynamic (HEAD) AC metamodel with significant features that overcome the existing metamodels’ limitations. In this paper, the HEAD metamodel is employed to specify the needed AC policies for two case studies inspired by the computing environment of Institut Technologique de Maintenance Industrielle (ITMI)-Sept-Îles, QC, Canada; the first is for ITMI’s local (non-IoT) environment and the second for ITMI’s IoT environment. For each case study, the required AC model is derived using the domain-specific language (DSL) of HEAD metamodel, then Xtend notation (an expressive dialect of Java) is utilized to generate the needed Java code which represents the concrete instance of the derived AC model. At the system level, to get the needed AC rules, Cypher statements are generated and then injected into the Neo4j database to represent the Next Generation Access Control (NGAC) policy as a graph. NGAC framework is used as an enforcement point for the rules generated by each case study. The results show that the HEAD metamodel can be adapted and integrated into various local and distributed environments. It can serve as a unified framework, answer current AC requirements and follow policy upgrades. To demonstrate that the HEAD metamodel can be implemented on other platforms, we implement an administrator panel using VB.NET and SQL.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».