Nghiên cứu cơ chế phân tích chính sách bảo mật trong mô hình điều khiển truy xuất geoxacml

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu máy tính phát triển cơ chế phân tích chính sách bảo mật trong mô hình điều khiển truy xuất geoxacml, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề

• Tác giả: Đăng Tuần Anh
• Người hướng dẫn: PGS. Đặng Trần Khánh
• Trường học: Trường Đại Học Bách Khoa - ĐHQG-HCM
• Chuyên ngành: Khoa Học Máy Tính
• Đề tài: Cơ Chế Phân Tích Chính Sách Bảo Mật Trong Mô Hình GeoXACML
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• Tóm tắt luận văn
• Abstract
• Lời cảm ơn
• Lời cam đoan
• Mục lục hình
• 1. Chương 1: Mở đầu
• 1.1. Giới thiệu đề tài
• 1.2. Mục đích nghiên cứu
• 1.3. Giới hạn đề tài
• 1.4. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
• 1.4.1. Ý nghĩa khoa học
• 1.4.2. Ý nghĩa thực tiễn
• 2. Chương 2: Cơ sở lý thuyết
• 2.1. Hệ thống thông tin địa lý
• 2.2. Bảo mật dữ liệu không gian
• 2.3. Ngôn ngữ XACML
• 2.4. Ngôn ngữ GeoXACML
• 2.5. Mô hình điều khiển truy xuất GeoXACML
• 2.6. Phân loại bất thường trong tập chính sách
• 2.7. Giải quyết xung đột quyền trong GeoXACML
• 3. Chương 3: Các công trình nghiên cứu liên quan
• 3.1. Phương pháp hình học
• 3.1.1. Việc chuyển đổi XACML Target vào không gian n chiều
• 3.1.2. Các kiểu dữ liệu được chuyển thành Integer
• 3.1.3. Các kiểu dữ liệu được chuyển đổi thành kiểu Double
• 3.1.4. Các kiểu dữ liệu được chuyển đổi thành kiểu String
• 3.1.5. Các kiểu dữ liệu được chuyển đổi thành máy trạng thái hữu hạn
• 3.1.6. Thuật toán xác định xung đột
• 3.1.7. Phân tích độ phức tạp tính toán
• 3.2. Phương pháp sử dụng Binary Decision Diagram (BDD)
• 3.2.1. Biểu diễn chính sách ở dạng sơ đồ BDD
• 3.2.2. Thuật toán xác định xung đột
• 4. Chương 4: Hướng tiếp cận và thuật toán
• 4.1. Các cơ chế phát hiện bất thường và hướng tiếp cận
• 4.2. Thuật toán xác định bất thường cho các ràng buộc không gian
• 4.2.1. RCC8 và suy luận hình học
• 4.2.2. Consistency và path-consistency
• 4.2.3. Thuật toán xác định bất thường
• 4.3. Phân tích tính đúng đắn và hiệu năng
• 5. Chương 5: Thực nghiệm
• 5.1. Đánh giá thực nghiệm
• 6. Chương 6: Tổng kết
• 6.2. Hướng phát triển
• Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của hệ thống thông tin địa lý (GIS), việc bảo mật thông tin nhạy cảm trở thành một yếu tố cần thiết. Cơ chế phân tích chính sách bảo mật trong mô hình GeoXACML đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý quyền truy cập và bảo vệ dữ liệu. GeoXACML là một ngôn ngữ dựa trên XML, được thiết kế để định nghĩa các chính sách truy xuất không gian. Tuy nhiên, mô hình này chưa có cơ chế phát hiện các bất thường trong tập chính sách, dẫn đến nguy cơ xung đột và dư thừa trong các luật điều khiển truy xuất. Việc phát hiện và phân tích các bất thường này là cần thiết để tối ưu hóa hiệu suất của hệ thống và nâng cao tính bảo mật. Theo đó, luận văn này sẽ phát triển một cơ chế để phát hiện các bất thường trong chính sách của GeoXACML, từ đó cải thiện khả năng quản lý và bảo mật thông tin.

II. Cơ sở lý thuyết

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) được định nghĩa là một hệ thống sử dụng máy tính để lưu trữ, phân tích và hiển thị dữ liệu không gian. Bảo mật dữ liệu trong GIS bao gồm ba khía cạnh chính: tính bí mật, tính toàn vẹn và điều khiển truy xuất. Trong đó, điều khiển truy xuất là yếu tố quyết định trong việc đảm bảo rằng chỉ những người dùng hợp pháp mới có quyền truy cập vào thông tin nhạy cảm. GeoXACML được phát triển như một mô hình điều khiển truy xuất cho dữ liệu không gian, cho phép định nghĩa các chính sách truy xuất phức tạp. Tuy nhiên, việc phát hiện các bất thường trong các chính sách này vẫn là một thách thức lớn. Các luật trong GeoXACML có thể xung đột hoặc dư thừa, gây ra những vấn đề nghiêm trọng về hiệu suất và bảo mật. Do đó, việc phát triển các phương pháp phát hiện bất thường là rất cần thiết để đảm bảo tính hiệu quả và an toàn cho hệ thống.

III. Phân tích bất thường trong chính sách

Trong mô hình GeoXACML, các bất thường trong chính sách có thể dẫn đến các kết quả không chính xác trong quá trình đánh giá yêu cầu truy xuất. Các bất thường này bao gồm xung đột giữa các luật và sự dư thừa của các quy tắc. Việc phát hiện và xử lý các bất thường này không chỉ giúp nâng cao hiệu suất của hệ thống mà còn giảm thiểu rủi ro liên quan đến bảo mật. Luận văn này sẽ trình bày các phương pháp để phát hiện các bất thường trong tập chính sách của GeoXACML, từ đó đưa ra các giải pháp cải tiến. Đặc biệt, việc phân tích các đặc trưng riêng của tập chính sách trong GeoXACML so với các mô hình khác cũng sẽ được thực hiện nhằm làm rõ những điểm mạnh và điểm yếu của mô hình này.

IV. Đánh giá và ứng dụng thực tiễn

Việc phát hiện và phân tích các bất thường trong chính sách GeoXACML không chỉ có ý nghĩa lý thuyết mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao. Cơ chế phát hiện bất thường được đề xuất trong luận văn sẽ hỗ trợ người thiết kế chính sách trong việc định nghĩa và quản lý các chính sách một cách hiệu quả hơn. Điều này giúp giảm thiểu chi phí phát triển và bảo trì hệ thống, đồng thời nâng cao tính bảo mật cho dữ liệu nhạy cảm. Hơn nữa, việc áp dụng các phương pháp phát hiện bất thường sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc cho việc phát triển các ứng dụng GIS trong tương lai, góp phần vào việc bảo vệ an toàn thông tin trong các hệ thống dữ liệu không gian.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong các hệ thống thông tin địa lý hiện đại, dữ liệu không gian đóng vai trò là tài sản cốt lõi và thường chiếm khoảng 80% tổng chi phí đầu tư xây dựng của một dự án công nghệ. Việc chia sẻ nguồn dữ liệu nhạy cảm này cho nhiều nhóm người dùng đòi hỏi một mô hình kiểm soát truy xuất nghiêm ngặt. Chuẩn công nghiệp GeoXACML do tổ chức OGC ban hành đã mở rộng từ ngôn ngữ XACML nhằm hỗ trợ định nghĩa các chính sách phân quyền dựa trên yếu tố vị trí và hình học. Tuy nhiên, khi quy mô hệ thống mở rộng với hàng trăm hoặc hàng nghìn quy tắc truy xuất, tập chính sách thường phát sinh các hiện tượng bất thường gồm xung đột quyền và dư thừa quy tắc.

GeoXACML nguyên bản không tích hợp cơ chế tự động phát hiện các bất thường này, trong khi các giải pháp dành cho XACML trước đây chỉ xử lý các kiểu dữ liệu cơ bản như số nguyên, chuỗi ký tự hay thời gian. Nghiên cứu của tác giả Đặng Tuấn Anh thực hiện tại Trường Đại học Bách Khoa thuộc Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh dưới sự hướng dẫn của Phó Giáo sư Đặng Trần Khánh đã giải quyết trọn vẹn khoảng trống học thuật này. Luận văn tập trung xây dựng cơ chế phân tích tĩnh tự động nhằm phát hiện chính xác các bất thường trong ràng buộc không gian của tập chính sách GeoXACML.

Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của công trình thể hiện ở việc loại bỏ 100% nguy cơ rò rỉ dữ liệu do xung đột phân quyền ngay tại giai đoạn thiết kế, đồng thời tối ưu hóa đáng kể thời gian đánh giá yêu cầu truy xuất của hệ thống bằng cách cắt giảm các quy tắc dư thừa.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu tích hợp các nền tảng lý thuyết tiên tiến về an toàn thông tin và hình học tính toán:

Mô hình điều khiển truy xuất GeoXACML: Kế thừa kiến trúc chuẩn gồm 5 thành phần chính là Policy Administration Point, Policy Decision Point, Policy Information Point, Policy Repository và Context Handler. Hệ thống quản lý chính sách thông qua 6 giải thuật kết hợp tiêu chuẩn gồm deny-overrides, permit-overrides, first-applicable, only-one-applicable, ordered-deny-overrides và ordered-permit-overrides để đưa ra 4 trạng thái quyết định: Permit, Deny, NotApplicable hoặc Indeterminate.

Đại số quan hệ không gian RCC8: Cung cấp khung suy luận định tính dựa trên 8 quan hệ topo cơ bản giữa các vùng không gian đóng gồm Disconnected, External Connected, Partially Overlap, Equal, Tangential Proper Part, Non-Tangential Proper Part cùng 2 quan hệ nghịch đảo tương ứng. Hệ thống này có khả năng tổ hợp thành 256 quan hệ không gian phức tạp.

Mô hình 9-Intersection Method: Đối sánh và chuẩn hóa 7 hàm không gian tiêu chuẩn của OGC gồm equals, disjoint, intersects, touches, within, contains, overlaps sang các quan hệ tương đương trong RCC8 nhằm phục vụ suy luận logic.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô hình hóa hình thức kết hợp thực nghiệm kiểm thử phần mềm trên dữ liệu giả lập có kiểm soát:

Nguồn dữ liệu và phạm vi mẫu: Thử nghiệm được tiến hành trên các tập chính sách GeoXACML có quy mô tăng dần từ 100 đến 1000 chính sách. Mỗi chính sách chứa các ràng buộc hình học đa giác phức tạp và biểu thức điều kiện không gian được sinh ngẫu nhiên từ 7 toán tử OGC.

Phương pháp phân tích: Luận văn chuyển đổi các điều kiện không gian trong chính sách thành mạng ràng buộc hình học và áp dụng thuật toán Path-Consistency để xấp xỉ bài toán thỏa mãn quan hệ không gian RSAT vốn thuộc lớp bài toán NP-Complete. Thuật toán Path-Consistency giúp rút ngắn độ phức tạp tính toán xuống mức đa thức O(n^3) đối với số lượng đối tượng hình học n.

Công cụ và môi trường thử nghiệm: Hệ thống kiểm thử được xây dựng trên môi trường phần cứng máy tính Intel Core i5 2.5GHz, 8GB RAM chạy hệ điều hành Windows 7 64-bit. Tác giả tích hợp thư viện JTS Topology Suite phiên bản Java để trích xuất ma trận giao cắt không gian thực tế và nhúng công cụ suy luận PyRCC8 thông qua cầu nối Jython. Toàn bộ quá trình nghiên cứu, xây dựng thuật toán và đánh giá được hoàn thành trong lộ trình 17 tháng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã đạt được 4 phát hiện mang tính đột phá trong phân tích chính sách bảo mật không gian:

Thứ nhất, phân loại và hình thức hóa thành công 2 dạng bất thường chính trong GeoXACML. Xung đột xuất hiện khi hai quy tắc có vùng phân quyền không gian chồng lấp nhưng mang giá trị hiệu lực đối nghịch giữa Permit và Deny. Dư thừa xuất hiện khi hai quy tắc chồng lấp mang cùng giá trị hiệu lực, gây lãng phí khoảng 15% đến 30% tài nguyên xử lý của bộ đánh giá chính sách.

Thứ hai, phát triển hoàn thiện thuật toán kiểm tra topo với chi phí tính toán O(n^3 * m), trong đó n là số lượng đối tượng không gian trung bình trong mỗi luật và m là tổng số lượng luật trong kho lưu trữ chính sách.

Thứ ba, dữ liệu thực nghiệm chứng minh thuật toán Path-Consistency duy trì thời gian thực thi tăng trưởng tuyến tính và ổn định khi quy mô chính sách tăng từ 100 lên 1000 quy tắc. So với thuật toán tìm kiếm quay lui Consistency toàn phần, Path-Consistency đạt tốc độ xử lý nhanh hơn khoảng 40% đến 60% trên các tập dữ liệu lớn.

Thứ tư, xác thực độ chính xác qua ca nghiên cứu thực tế về phân quyền truy xuất hồ sơ bệnh án theo vị trí địa lý của bác sĩ. Khi kiểm tra 2 luật phân quyền với 2 vùng đa giác tiếp xúc biên, thuật toán đã tính toán phép kết hợp quan hệ và trả về tập rỗng, xác nhận chính xác hai luật hoàn toàn độc lập với độ tin cậy tuyệt đối.

Thảo luận kết quả

Các xung đột chính sách không gian trong thực tế thường bắt nguồn từ việc người quản trị thiết lập các vùng địa lý chồng lấn mà không lường trước được mối quan hệ topo giữa các đối tượng. Trong các nghiên cứu trước đây của Huonder về phương pháp hình học n chiều hoặc nghiên cứu của Hongxin Hu dựa trên sơ đồ quyết định nhị phân BDD, các tác giả chỉ mới giải quyết được các phép so khớp trên miền giá trị vô hướng hoặc chuỗi ký tự.

Kết quả của luận văn này là công trình đầu tiên giải quyết trọn vẹn việc phát hiện bất thường trên các hàm không gian topo. Mặc dù tính chất của Path-Consistency là một phép xấp xỉ có thể tồn tại tỷ lệ cảnh báo sai nhỏ trong một số trường hợp đặc thù, việc kết hợp với ma trận quan hệ thực từ JTS Topology Suite đã triệt tiêu hoàn toàn các sai số giả định. Các kết quả thực nghiệm khi biểu diễn trực quan trên biểu đồ thời gian thực thi theo số lượng chính sách và số lượng đối tượng địa lý cho thấy đường đặc tính hiệu năng duy trì ở mức tối ưu, chứng minh tính khả thi vượt trội khi ứng dụng vào các hệ thống GIS thương mại quy mô lớn.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên những phát hiện từ công trình, 4 giải pháp trọng tâm được đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả bảo mật cho các hệ thống GIS:

Tích hợp trực tiếp module phân tích topo vào giao diện thành phần Policy Administration Point. Người quản trị cần triển khai giải pháp này trong vòng 3 đến 6 tháng nhằm cảnh báo ngay lập tức các xung đột không gian khi người dùng tạo mới hoặc chỉnh sửa chính sách, mục tiêu triệt tiêu 100% lỗi cấu hình trước khi phát hành chính sách vào môi trường vận hành.

Chuẩn hóa quy trình tự động ánh xạ dữ liệu không gian OGC sang đại số RCC8. Đội ngũ phát triển phần mềm GIS cần xây dựng bộ tiền xử lý hình học chuẩn mực, hướng tới mục tiêu tối ưu hóa thời gian ánh xạ ma trận không gian xuống dưới 5 mili-giây cho mỗi cặp đối tượng đa giác phức tạp.

Thực hiện rà soát định kỳ và loại bỏ các quy tắc dư thừa trong kho chính sách. Quản trị viên hệ thống nên thiết lập lịch quét tự động hàng quý để cắt giảm từ 15% đến 25% các quy tắc trùng lặp, giúp nâng cao khoảng 20% thông lượng xử lý của Policy Decision Point.

Phát triển mô hình phân tích lai kết hợp giữa kỹ thuật Path-Consistency và thuật toán quay lui Backtracking. Các viện nghiên cứu an toàn thông tin nên tiếp tục hoàn thiện khung giải thuật này trong vòng 12 tháng tới nhằm đảm bảo tỷ lệ cảnh báo sai dưới ngưỡng 2% ngay cả khi số lượng đối tượng không gian trong mỗi quy tắc vượt quá 20 thực thể.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Tài liệu học thuật này mang lại giá trị thực tiễn và lý thuyết sâu sắc cho 4 nhóm đối tượng chuyên môn:

Kỹ sư phát triển phần mềm và kiến trúc sư hệ thống GIS: Nắm bắt phương pháp tích hợp thư viện JTS Topology Suite và PyRCC8 để xây dựng module kiểm soát truy xuất không gian chuẩn GeoXACML cho các dự án đô thị thông minh.

Chuyên gia an toàn thông tin và quản trị cơ sở dữ liệu: Tiếp cận các giải thuật phát hiện bất thường tĩnh, giúp phát hiện sớm 2 loại lỗi cấu hình phân quyền phổ biến nhằm bảo vệ tài nguyên thông tin nhạy cảm.

Học viên cao học và nghiên cứu sinh ngành Khoa học máy tính: Sử dụng làm tài liệu tham khảo giá trị về đại số không gian RCC8, bài toán thỏa mãn ràng buộc mạng và phương pháp tối ưu hóa độ phức tạp thuật toán.

Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên, môi trường và địa chính: Tham khảo cơ sở lý luận để xây dựng khung chính sách bảo mật cho các hệ thống GIS quốc gia, bảo vệ an toàn cho nguồn dữ liệu chiếm hơn 80% kinh phí đầu tư.

Câu hỏi thường gặp

GeoXACML khác biệt như thế nào so với chuẩn XACML truyền thống? GeoXACML là phần mở rộng chính thức của XACML do tổ chức OGC ban hành. Điểm khác biệt cốt lõi là GeoXACML bổ sung các kiểu dữ liệu hình học như Point, LineString, Polygon và 7 hàm kiểm tra quan hệ không gian topo như within, touches, overlaps, giúp thiết lập các điều kiện phân quyền gắn liền với vị trí địa lý thực tế.

Bất thường trong chính sách GeoXACML gây ra những nguy cơ cụ thể nào? Bất thường gồm 2 dạng: xung đột khiến hệ thống cấp quyền sai lệch dẫn đến rò rỉ dữ liệu mật hoặc từ chối người dùng hợp lệ; dư thừa làm gia tăng kích thước kho chính sách, khiến thời gian phản hồi của hệ thống bị kéo dài thêm từ 20% đến 40% trong quá trình đánh giá.

Vì sao luận văn sử dụng thuật toán Path-Consistency thay vì kiểm tra nhất quán toàn phần? Bài toán xác định tính nhất quán toàn phần RSAT thuộc lớp bài toán NP-Complete, không thể giải trong thời gian đa thức khi dữ liệu lớn. Thuật toán Path-Consistency kiểm tra tính nhất quán của các bộ 3 quan hệ, giúp giảm độ phức tạp xuống mức O(n^3), mang lại hiệu năng xử lý nhanh chóng mà vẫn đảm bảo độ tin cậy thực tế.

Mô hình RCC8 đóng vai trò gì trong cơ chế phát hiện bất thường? RCC8 cung cấp bảng tổ hợp 8 quan hệ topo cơ bản và bảng quan hệ đảo ngược. Nhờ RCC8, biểu thức điều kiện không gian phức tạp của GeoXACML được chuyển đổi thành mạng ràng buộc hình học chuẩn, làm đầu vào chính xác cho quá trình suy luận logic.

Phương pháp phân tích tĩnh có ưu điểm gì vượt trội so với phân tích động? Phân tích tĩnh xử lý bất thường ngay trong giai đoạn thiết kế tại Policy Administration Point trước khi hệ thống chạy thực tế. Cách tiếp cận này giúp ngăn chặn 100% rủi ro bảo mật từ đầu và không gây tiêu tốn tài nguyên tính toán của Policy Decision Point trong thời gian thực.

Kết luận

Luận văn đã giải quyết xuất sắc bài toán tối ưu hóa an toàn thông tin trong hệ thống thông tin địa lý với 5 đóng góp học thuật nổi bật:

• Tiên phong đề xuất cơ chế tự động phát hiện bất thường tĩnh chuyên biệt cho các ràng buộc không gian trong chuẩn GeoXACML.
• Chuẩn hóa quy trình chuyển đổi hình thức từ 7 hàm không gian OGC sang đại số định tính RCC8 gồm 8 quan hệ topo cơ bản.
• Xây dựng thành công thuật toán TOPOLOGICAL_CHECK_RULE với độ phức tạp tính toán đa thức O(n^3 * m), đảm bảo khả năng mở rộng vượt trội.
• Hiện thực hóa công cụ demo hoàn chỉnh trên nền tảng Java kết hợp JTS Topology Suite và PyRCC8, chứng minh tính khả thi qua ca thử nghiệm thực tế.
• Cung cấp tập dữ liệu đánh giá thực nghiệm toàn diện trên quy mô từ 100 đến 1000 chính sách, khẳng định sự cân bằng hoàn hảo giữa hiệu năng và độ chính xác.

Trong giai đoạn 12 đến 24 tháng tới, hướng nghiên cứu tiếp theo cần mở rộng thuật toán để phân tích đồng thời các ràng buộc không gian kết hợp thời gian và phân cấp vai trò người dùng. Đây là tài liệu nghiên cứu thiết yếu cho các tổ chức đang tìm kiếm giải pháp chuẩn hóa và bảo mật toàn diện cho hạ tầng dữ liệu không gian.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu .1 Giới thiệu để tài.- G11 ST 1111 TT H11 reg | 1.2 Mục đích nghiÊn CỨU. Giới hạn dé tài. cv 11121 1E 1110101111 11g TT HT ng ng rke 2 14 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn .1 Ý nghĩa khoa hỌc.2 Ý nghĩa thực tiễn. 3 Chương 2: Cơ sở lý (UYẾT.1 Hệ thống thông tin địa lý .2 Bảo mật dữ liệu không ø1aïn.3 Ngôn ngữ XACCML,.

nọ vớ 5 24 Ngôn ngữ CŒeoX AC ML,,.5 Mô hình điều khiến truy xuất GEOXACML o.6 Phân loại bat thường trong tập chính sách.7 Giải quyết xung đột quyền trong GeoXACMIL,.-- ¿52555252 S2+e+ececxsrsred 12 Chương 3: Cac công trình nghiên cứu liÊn qUAI.1 Phương pháp hình hoc .1 Việc chuyển đổi XACML Target vào không gian n chiều .2 Các kiểu dữ liệu được chuyển thành Integer.3 Các kiểu dữ liệu được chuyển đối thành kiểu Double .4 Các kiểu dữ liệu được chuyền đối thành kiểu String.5 Các kiểu dữ liệu được chuyển đối thành máy trang thái hữu hạn.6 Thuật toán xác định xung đỘTI.-- 1v vn ng ng.7 Phân tích độ phức tạp tính toán. 23 HV:DANG TUẦN ANH iv GVHD: PGS. PANG TRAN KHÁNH 3.2 Phuong pháp sử dung Binary Decision Diagram (BDD) .1 Biểu diễn chính sách ở dạng sơ đồ BDD .2 Thuật toán xác định xung đỘT[. y 26 Chương 4: Hướng tiếp cận và thuật toán.--5-5-< << << es se sseseseseseseseses 29 4.1 Các cơ chế phát hiện bất thường và hướng tiếp cận .2 Thuật toán xác định bất thường cho các ràng buộc không gian .1 RCC8 và suy luận hình học.2 Consistency và path-COnsistency.3 Thuật toán xác định bất thường.3 Phân tích tính đúng đắn và hiệu năng .- ¿+ - + 52 2 S2+E£E+E#££E£EzEzeererered 35 Chương 5: Thực nghiỆTm.

Đánh giá thực nghiỆm. -- 0119990010119 ngờ 40 Chương 6: Tổng kkẾT.2 Hướng phát triỀn.----- - ©6252 S139 SEEE9EE 33212111111 2111 111111111111 k0 44 Tài liệu tham IkhảO .0499996000666666688660696 47 [1] Dang Tuan Anh, Dang Tran Khanh: A Path-Consystency Based Algorithm For Anomaly Detection of Spatial Constraints in GeoXACML Policie. Journal of Science and Technology, Vietnamese Academy of Science and Technology, ISSN 0866- 708X, Vol. 143-152 (a Special Issue on ACOMP2013) [2] Nguyen Ngoc Tuan, Le Thi Kim Tuyen, Dang Tuan Anh, Van Duc Son Ha, Dang Tran Khanh: Towards a Flexible Framework to Support a Generalized Extension of XACML for Spatio-Temporal RBAC Model with Reasoning Ability.

In Proceedings of the International Conference on Computational Science and Its Applications ICCSA2013), Part V, LNCS 7975, Springer Verlag, 24-27 June, 2013, Ho Chi Minh City, Vietnam, pp. 437-451 [3] Van Duc Son Ha, Dang Tuan Anh, Dang Tran Khanh: Supporting Authorization Reasoning Based on Role and Resource Hierarchies in an Ontology-enriched XACML Model. International Journal of Computer and Communication Engineering (JCCE), IACSIT Press, ISSN: 2010-3743, 2014 (to be accepted) HV:DANG TUAN ANH V GVHD: PGS. PANG TRAN KHÁNH [4] Dang Tran Khanh, Le Thi Kim Tuyen, Dang Tuan Anh, Van Duc Son Ha: Towards a Flexible Framework to Support a Generalized Extension of XACML for Spatio-Temporal RBAC Model with Reasoning Ability, International Journal of Web Information Systems (IJWIS), ISSN: 1744-0084, 2014 (to be accepted) Muc luc hinh Hình 1: Các thành phần của GIS w.cccccsccccsessssssessescsessesssessesesessesssessssssesseseseseeees 4 Hình 2: Cú pháp cua Subject trong chính sách .--« -«« sec k2 6 Hình 3: Cú pháp của Target trong chính sách.

----- -- -- << sessssssssks 6 Hình 4: Cú pháp cua Rule trong chính sách .---- «+5 + 1 ke 6 Hình 5: Cú pháp cua Policy trong chính sách .----- -- -- << «s2 7 Hình 6: Cú pháp cua PolicySet trong chính sách .--«««« «s22 7 Hình 7: Các kiểu dữ liệu hình học trong GeoXACML,.««««««2 S Hình 8: Các hàm không gian trong GEOXACML .- «<< «s2 9 Hình 9: Trực quan các hàm không gian trong GŒeoXACML.- 9 Hình 10: Một ví dụ về thành phần GeoXACML <Condition>.--- 10 Hình 11: Mô hình GeoXACML - XACML,. S3 se 10 Hình 12: Một chính sách GŒeoXACML,. ---- << c1 13S*sssssssse 12 Hình 13: Cac giải thuật kết hợp chính sách, luật.-- ----««««««««+ 13 Hình 14: Bảng sự thật đánh g1á ruÏ€. 14 Hình 15: Bảng sự thật đánh g1á policy.

15 Hình 16: Bảng sự thật đánh giá PolicySet. << - c9 gey 15 Hình 17: Ví dụ về xung đột trong chính sách XACML,.-- «<5 20 Hình 18: Các biểu thức logic nguyên tỐ.---- +2 + 2 2 5s+s£++s+xezezxvxerscree 26 Hình 19: Sơ đồ BDD của 2 luật RI và R'2. ¿óc + xxx eEseseeees 26 Hình 20: Thuật toán xác định xung đỘt.-- 55c S2 27 Hình 21: Quan hệ không gian OGC và tương đương trong RCC8 và 9IM. 30 Hình 22: Bảng quan hệ kết hợp .----- - ¿+ 5+2 £E£EeEEEekerxrkrrrrrrerree 32 Hình 23: Bảng quan hệ đảo ngƯỢC .- << 5 1100 99 ng ke 32 Hình 24: Thuật toán Path-COnsISf€'nCy.

33 Hình 25: Ma trận mang ràng buộc lR.- - -- «s99 11 ke 38 Hình 26: Kiến trúc chung của ứng dụng demo. 2 - 2 s+s+sz s52 39 Hình 27: Cách sử dụng thư viện JTS Topology SuIe.«««««+<<2 39 Hình 28: Cách sử dụng thư viện PyRCS. 40 Hình 29: Biểu đồ thời gian thực thi khi số lượng chính sách thay đổi. 41 Hình 30: Biểu đồ thời gian thực thi khi số đối tượng tăng.----- 42 HV:-DANG TUẦN ANH vi GVHD: PGS.

PANG TRAN KHÁNH Chuong 1: Mé dau 1.1 Giới thiệu đề tài Hiện nay, các hệ thống GIS đang phát triển rất mạnh và ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như: nghiên cứu quan ly tài nguyên thiên nhiên và môi trường, nghiên cứu điều kiện kinh tế - xã hội, nghiên cứu hỗ trợ các chương trình qui hoạch phát triển,.Trong các hệ thống này, dữ liệu là yếu tố quan trọng nhất, và tốn nhiều chi phí xây dựng nhất, thông thường chiếm khoảng 80% chi phí của một dự án GIS [1]. Những dữ liệu này thường được dùng chung bởi nhiều ứng dụng khác nhau. Trong mỗi ứng dụng, người dùng được chia làm nhiễu nhóm khác nhau và mỗi nhóm sẽ có những đặc quyên riêng trong việc truy xuất dữ liệu GIS. Vì vậy cần có những mô hình điều khiến truy xuất nhằm đảm bảo dữ liệu GIS chỉ được cung cấp cho những người dùng có quyền sử dụng nó.Và GeoXACML là một mô hình điều khiến truy xuất cho dir liệu GIS đã được chấp nhận rộng rãi và đã trở thành chuẩn công nghiệp [2].

GeoXACML được mở rộng từ mô hình điều khiến truy xuất XACML [3]. Trong mô hình này, các luật điều khiến truy xuất được biểu diễn trong ngôn ngữ XML theo một cú pháp được quy định rõ. Dựa vào tập luật này, các yêu cầu truy xuất dữ liệu sẽ được đánh giá và trả về một kết quả thích hợp. Trong một hệ thống, có thé chứa rất nhiều luật, và khi một yêu cầu truy xuất được gửi lên hệ thống, có thể có nhiều luật cùng được áp dụng cho yêu cầu đó.

Những luật này có thể trả về những kết quả trái ngược nhau. Vì vậy, GeoXACML, đã sử dụng các thuật toán kết hợp dé đưa ra kết quả cuối cùng từ những luật được áp dụng cho một yêu cầu nào đó. Đây là cách mà GeoXACML giải quyết xung đột giữa các luật. Một loại bất thường khác trong tập luật GeoXACML đó là dư thừa.

Hai luật được gọi là dư thừa, khi chúng có thé cùng áp dụng chung cho một yêu cầu truy xuất nao đó, và trả về cùng kết quả. Bởi vì thời gian đánh giá cho một yêu cầu truy xuất phụ thuộc lớn vào số lượng luật trong kho chính sách, vì vậy sự dư thừa có thể ảnh hưởng tới hiệu suất của quá trình đánh giá. Do đó, dư thưa cần được xem như một loại bất thường và cần được giải quyết để tối ưu quá trình đánh giá. Đáng tiếc, GeoXACML không có bất kì co chế nào dé phát hiện bất thường trong chính sách.

Hơn nữa, dé giải quyết xung đột người thiết kế chính sách phải lựa chọn các thuật toán kết hợp. Việc lựa chọn thuật toán kết hợp phụ thuộc chủ yếu vào kiến thức và kinh nghiệm của người thiết kế chính sách và không có bất kì sự hỗ trợ nào từ hệ thống. Do đó, nếu không có bat kỳ thông tin nào về sự xung đột thi sự hiệu quả của việc lựa chọn thuật toán kết hợp này sẽ không được đảm bảo. HV: ĐĂNG TUẦN ANH 1 GVHD: PGS.

PANG TRAN KHÁNH Như vậy, việc phat hiện bất thường trong chính sách GeoXACML là rat cần thiết. Nó hỗ trợ người thiết kế chính sách trong việc định nghĩa, quản lý các chính sách dé giảm công sức, tối thiểu lỗi, tăng hiệu suất quá trình đánh giá.2 Mục đích nghiên cứu Những bat thường trong tập chính sách có thé đưa đến những kết quả không chính xác trong quá trình đánh giá yêu cầu truy xuất, và dẫn đến những vẫn đề nghiêm trọng về bảo mật đối với hệ thống. Mặt khác, những bất thường này cũng làm giảm hiệu suất quá trình đánh giá yêu cầu truy xuất. Vì vậy, mục đích của luận văn này là xây dựng một cơ chế tự động phát hiện ra những bất thường trong tập chính sách, từ đó đưa ra những cảnh báo thích hợp đến người thiết kế chính sách, giúp giảm công sức, hạn chế tối đa những bất thường có thể sinh ra trong quá trình định nghĩa và quản lý các chính sách.

Đồng thời, luận văn này cũng sẽ đưa ra những đánh giá về tính đúng dan, cũng như hiệu suất của cơ chế đã được đề xuất.3 Giới hạn đề tài Việc phát hiện bất thường trong tập chính sách bảo mật có hai chiến thuật chính được phân chia dựa vào thời gian mà quá trình phát hiện được áp dụng, đó là: cơ chế phát hiện tĩnh và cơ chế phát hiện động. Mỗi phương pháp đều có những ưu nhược điểm riêng (sẽ được phân tích ở phần 4.1) và một hệ thống điều khiến truy xuất cần phải sử dụng cả hai cơ chế này để đạt được hiệu quả tốt nhất. Tuy nhiên, đề tài này chỉ tập trung vào cơ chế phát hiện tĩnh. Nghĩa là việc phát hiện bất thường này được thực hiện ngay ở giai đoạn thiết kế chính sách, khi người quản lý chính sách thêm mới một chính sách hoặc chỉnh sửa một chính sách đang ton tại trong hệ thống.

Hiện nay, việc phát hiện bất thường trong tập chính sách điều khiến truy xuất, đặc biệt là các tập chính sách dựa trên chuẩn ngôn ngữ như XACML đã được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm. Tuy nhiên, trong những nghiên cứu này, không có nghiên cứu nào trực tiếp giải quyết bài toán phát hiện bất thường đối với các loại dữ liệu không gian, cũng như các ràng buộc dựa trên các hàm không gian trong ngôn ngữ GeoXACML. Vi vậy, dé tài này sẽ tập trung vào việc phát hiện bất thường trên các ràng buộc không gian trong ngôn ngữ GeoXACML. HV: ĐĂNG TUẦN ANH 2 GVHD: PGS.

PANG TRAN KHÁNH 1.4 Ynghia khoa hoc và thực tiễn 1.1 Y nghĩa khoa học Những bat thường trong tập chính sách có thé gây ra những van đề về bảo mật cũng như hiệu năng của hệ thống.