机会主义属性缓存:利用多级网络中的身份分布策略提高ABAC的效率

Anais Estendidos do XL Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC Estendido 2022) Pub Date : 2022-05-23 DOI:10.5753/sbrc_estendido.2022.222328

Airton Ribeiro de Moura Gomes Filho, E. Silva, A. Vieira

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摘要

基于属性的访问控制(ABAC)是最流行的访问控制方法之一。尽管它很受欢迎，但只有少数研究涉及物联网(健康物联网)中的属性管理。物联网政策评估所需的大多数属性都来自外部来源。因此，通过网络管理属性需要每个属性的策略决策点和策略信息点之间的通信，这影响了ABAC的性能。属性缓存可以缓解这个问题。本文提出了一种预测属性请求并预测属性位置最接近请求者的方法。通过对真实数据库的模拟，该方法将缓存属性的云请求数量减少了80%以上，并在第一次跳跃时提供了高达55%的属性。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

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Cache de Atributos Oportunista: Melhorando a eficiência do ABAC com o uso de uma política de distribuição de identidades em redes multinível para névoas computacionais

O Controle de Acesso Baseado em Atributos (Attribute-based Access Control ABAC) é um dos métodos de controle de acesso mais populares. Apesar de sua popularidade, apenas alguns trabalhos abordam o gerenciamento de atributos na Internet das Coisas (Internet of Health Things IoT). A maioria dos atributos necessários para uma avaliação de política em IoT vem de uma fonte externa. Portanto, o gerenciamento de atributos através da rede requer comunicação entre o ponto de decisão da política e o ponto de informação da política para cada atributo, impactando o desempenho do ABAC. Os caches de atributos podem atenuar esse problema. Este trabalho apresenta um método que prevê solicitações de atributo e antecipa o posicionamento do atributo mais próximo do solicitante. Com simulações em uma base de dados real, o método proposto reduziu acima de 80% o número de requisições na nuvem utilizando os atributos nos caches e entrega até 55% dos atributos no primeiro salto.

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