Data flow security in Role-based access control
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
• By using efficient algorithms it is possible to explore the data flows enabled by RBAC systems, with various combinations of subjects and roles assigned to subjects. • Given RBAC configurations, it is possible to determine what are the levels of secrecy (or confidentiality) and integrity of the subjects and objects involved. • Different models of access control and data flow control, such as access control matrices, multi-level or label-based access control and RBAC are mutually translatable. • The effects of RBAC role reconfigurations on secrecy and integrity can be evaluated. We show how data security concepts such as data flow, secrecy (or confidentiality) and integrity can be defined for RBAC, Role-Based Access Control. In contrast to the prevailing literature that uses a lattice model to express such concepts, we demonstrate the use of a partial order model that is more general. This is done by using the concepts of “partial order of equivalence classes” and of “security labels” that can be associated with RBAC subjects and objects and determine their mutual data flows, as well as their secrecy and integrity properties. Our model allows to reason on RBAC configurations with different assignments of roles to subjects. On the converse, we demonstrate a method for obtaining RBAC configurations from data security requirements or security label assignments. These results are supported by a proof showing that three methods for defining data flow: by access control matrices or lists, by labels and by roles, are equivalent and mutually convertible by efficient algorithms. We show how RBAC state changes, or “reconfigurations” can be defined in this framework, and what are the effects of elementary reconfigurations on data flow, secrecy and integrity of data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle