一种基于重排序的XACML策略评估优化方法

发布时间：2018-03-22 04:16

  本文选题：可扩展的访问控制标记语言　切入点：巴莱多定律　出处：《南京理工大学学报》2015年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：可扩展的访问控制标记语言(XACML)逐渐成为访问控制的标准之一,这就要求XACML具有高效的策略评估引擎。然而当规则和策略数达到一定规模时,策略评估性能很容易成为制约系统可用性的瓶颈。为了解决这一问题,该文综合考虑策略/规则最近执行记录及其复杂度,提出一种自适应的策略/规则重排序方法。该方法基于少部分策略/规则处理大部分请求,把高优先级策略/规则放于执行队列头部,从而提高了访问控制的系统策略评估效率。仿真实验结果表明,提出的方法在巴莱多定律前提下与现行的Sun XACML PDP引擎相比,性能有明显提升。
[Abstract]:The extensible access control markup language (XACML) is becoming one of the standards of access control, which requires XACML to have an efficient policy evaluation engine. However, when the number of rules and policies reaches a certain scale, In order to solve this problem, this paper considers the recent execution record of policy / rule and its complexity. An adaptive policy / rule reordering method is proposed, which processes most requests based on a small number of policies / rules, and puts high priority policies / rules at the head of the execution queue. The simulation results show that the proposed method can improve the performance of the current Sun XACML PDP engine in comparison with the existing Sun XACML PDP engine under the premise of Baledo's law.
【作者单位】： 南京理工大学计算机科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61272419)
【分类号】：TP312.2;TP393.08

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1647012