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1、約束推理被用于獲取訪(fǎng)問(wèn)受限的敏感信息時(shí),就形成推理攻擊。在XML應(yīng)用領(lǐng)域,約束推理是推理攻擊中危害很大、破壞性很強(qiáng)但又非常隱蔽的一種安全攻擊手段,研究有效防范XML應(yīng)用領(lǐng)域約束推理引起敏感信息泄露的方法是迫切需要的。 在增強(qiáng)的BLP強(qiáng)制訪(fǎng)問(wèn)控制模型的基礎(chǔ)上,改進(jìn)XML細(xì)粒度訪(fǎng)問(wèn)控制模型,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于約束的XML細(xì)粒度的推理控制體系結(jié)構(gòu)。該體系結(jié)構(gòu)在改進(jìn)的XML細(xì)粒度訪(fǎng)問(wèn)控制模型的基礎(chǔ)上引入視圖機(jī)制,在視圖上進(jìn)行敏感信息的約束推
2、理控制,最后形成不存在敏感信息約束推理的最大化發(fā)布文檔。 在該體系結(jié)構(gòu)中,正向推理形成的文檔推理閉包是進(jìn)行敏感信息推理控制的基礎(chǔ)。對(duì)XML應(yīng)用域約束進(jìn)行規(guī)范化和優(yōu)化,使得利用約束訪(fǎng)問(wèn)和控制XML文檔成為可能;將敏感信息正式劃分為高安全級(jí)敏感信息和局部敏感信息,同時(shí)可以控制采用強(qiáng)制訪(fǎng)問(wèn)策略和采用基于角色訪(fǎng)問(wèn)控制策略的系統(tǒng)的敏感信息約束推理,設(shè)計(jì)了推理閉包和敏感信息集的構(gòu)造算法。 逆向推理是敏感信息約束推理控制實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵,通
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