Avanços na Mineração de Papéis com GNRM
Uma nova abordagem pra simplificar o controle de acesso baseado em funções.
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Índice
A mineração de papéis é um método usado pra criar políticas de acesso baseadas em papéis a partir de políticas de acesso que já existem. Ela analisa usuários, permissões e suas relações pra chegar a um conjunto de papéis que facilita o gerenciamento de acesso. Isso é importante porque ajuda as organizações a controlarem quem pode fazer o quê com seus sistemas.
O desafio da mineração de papéis é que encontrar a solução perfeita pode ser bem difícil. Muitas vezes, soluções exatas não são possíveis, então os pesquisadores procuram maneiras de chegar o mais perto possível de uma boa solução rapidamente. Este artigo vai discutir uma nova abordagem para a mineração de papéis, focando particularmente em um problema chamado Mineração de Papéis com Ruído Generalizado (GNRM).
Fundamentos da Mineração de Papéis
O controle de acesso baseado em papéis (RBAC) é um sistema amplamente usado pra gerenciar quem pode acessar recursos em um sistema de computação. No RBAC, os usuários são atribuídos a papéis, e esses papéis estão ligados a permissões pra recursos. Isso torna mais fácil gerenciar grandes grupos de usuários.
Nos últimos 25 anos, muito trabalho foi feito pra descobrir a melhor forma de encontrar papéis adequados. Existem duas maneiras principais de fazer isso: de cima pra baixo e de baixo pra cima. O método de cima pra baixo, chamado engenharia de papéis, tenta criar papéis com base na análise de processos de negócios. No entanto, esse método pode levar muito tempo e esforço.
Por outro lado, a mineração de papéis analisa dados existentes pra descobrir quais papéis fazem sentido. Ela conecta usuários diretamente a permissões. O objetivo é descobrir um conjunto de papéis que pode ser usado pra conceder permissões sem complicações.
Um problema típico da mineração de papéis envolve encontrar um conjunto de papéis que satisfaçam certas condições. Às vezes, não é possível encontrar uma solução onde o número de papéis seja pequeno em comparação ao número de usuários e permissões. Portanto, muitos pesquisadores se concentram em encontrar soluções aproximadas.
Mineração de Papéis com Ruído Generalizado
Uma nova abordagem chamada Mineração de Papéis com Ruído Generalizado (GNRM) oferece vários benefícios práticos. Ela foca em garantir que as soluções possam ser cientes de Segurança ou disponíveis. Isso significa que as soluções podem ser desenhadas pra manter os recursos seguros enquanto garantem que os usuários ainda tenham acesso ao que precisam pra fazer seus trabalhos.
GNRM é uma versão mais ampla de outro problema chamado Mineração de Papéis com MinNoise. O novo problema mostrou ser mais fácil de lidar em alguns casos. Ele permite a criação de soluções que minimizam o número de problemas encontrados ao aplicar a política de papéis.
GNRM foca em dois objetivos principais: minimizar o número de Discrepâncias entre a política original e a nova política, enquanto mantém o número de papéis gerenciável.
Ao resolver o GNRM, as organizações podem encontrar o equilíbrio certo entre ter papéis suficientes e evitar muitas discrepâncias. Isso é essencial pra gerentes de segurança que querem garantir que suas políticas continuem eficazes.
Aplicações Práticas do GNRM
Pra colocar o GNRM à prova, os pesquisadores usaram um solucionador de programação inteira chamado Gurobi pra trabalhar em exemplos do mundo real. Os resultados mostraram que o Gurobi teve um bom desempenho, frequentemente encontrando soluções ótimas rapidamente quando os números envolvidos eram pequenos. Isso indica que o GNRM pode levar a soluções úteis na prática.
O objetivo era ver se o desempenho do Gurobi poderia ser considerado tratável em parâmetros fixos (FPT). Isso significa que, enquanto o tamanho da entrada pode ser grande, o tempo gasto deve aumentar numa taxa gerenciável quando certos parâmetros são mantidos pequenos.
Experimentos com situações reais de mineração de papéis destacaram que o Gurobi realmente poderia resolver muitas instâncias de forma eficaz, provando soluções ótimas em alguns casos. Esses achados são positivos pro futuro da mineração de papéis, à medida que as organizações procuram formas de melhorar seus métodos de controle de acesso.
Entendendo os Desafios
O problema de mineração de papéis geralmente continua sendo difícil. Encontrar um conjunto perfeito de papéis é complicado, e é por isso que aproximações e heurísticas se tornaram métodos populares pra lidar com isso. O foco em criar soluções que sejam o mais próximas possível enquanto permanecem eficientes é crucial.
Uma das dificuldades enfrentadas com a mineração de papéis é que as demandas por segurança e Disponibilidade frequentemente colidem. Ao projetar um sistema baseado em papéis, as organizações devem considerar ambos os aspectos pra garantir que os usuários tenham o acesso que precisam sem comprometer a segurança.
Ao implementar o GNRM, as organizações podem personalizar suas abordagens. Elas podem optar por priorizar segurança ou disponibilidade, ou até encontrar um meio-termo. Essa flexibilidade abre novas avenidas pra resolver questões práticas na mineração de papéis.
A Importância da Otimização Bi-objetivo
O GNRM também introduz uma nova variante chamada otimização bi-objetivo (BO-GNRM). Isso permite que as organizações trabalhem em dois objetivos simultaneamente: minimizar a contagem de papéis enquanto também lidam com discrepâncias. Encontrar o equilíbrio perfeito nessas duas áreas é essencial pra construir controles de acesso baseados em papéis eficazes.
O BO-GNRM fornece uma maneira estruturada para gerentes de segurança encontrarem soluções que atendem a essas duas necessidades. Em vez de se contentar com um aspecto à custa do outro, essa abordagem incentiva uma visão mais holística do problema.
A fronteira de Pareto é um conceito que ajuda a visualizar as trocas entre esses objetivos. Ao examinar o conjunto de todas as soluções ótimas, as organizações podem fazer escolhas informadas sobre qual caminho seguir em seus esforços de mineração de papéis.
Descobertas de Pesquisa e Experimentação
O artigo inclui descobertas de experimentos usando o Gurobi em várias instâncias de problemas de mineração de papéis. O objetivo era testar a eficiência e a eficácia do GNRM e do BO-GNRM. Os resultados indicaram que o Gurobi teve um desempenho excepcional, mostrando que poderia atender às necessidades práticas de mineração de papéis do mundo real.
Os pesquisadores testaram sistematicamente os tempos de execução e os resultados do desempenho do Gurobi em diferentes cenários. Esses testes demonstraram uma capacidade consistente de encontrar soluções de qualidade em prazos razoáveis, reforçando a ideia de que o GNRM oferece um método valioso pra abordar a mineração de papéis.
Os experimentos mostraram que, à medida que o número de papéis aumentava, o número de discrepâncias tendia a diminuir, sugerindo uma relação clara entre essas variáveis. No entanto, a pesquisa também indicou que o problema se tornava mais desafiador à medida que tanto papéis quanto discrepâncias aumentavam, o que ecoa descobertas em outras áreas de otimização.
Conclusão
A Mineração de Papéis com Ruído Generalizado (GNRM) oferece uma abordagem promissora pra mineração de papéis. A flexibilidade que ela proporciona, junto com a capacidade de criar soluções adequadas tanto para considerações de segurança quanto de disponibilidade, a torna uma ferramenta valiosa para as organizações.
As descobertas do trabalho experimental sugerem que usar o Gurobi como solucionador pode ajudar a navegar pelos desafios da mineração de papéis de forma eficaz, permitindo aplicações práticas em cenários do mundo real. A ênfase na tratabilidade em parâmetros fixos indica que, embora o problema possa ser difícil, ele é solucionável com as estratégias certas.
Em resumo, o GNRM e sua variante bi-objetivo BO-GNRM são contribuições significativas para o campo do controle de acesso. Eles permitem que gerentes de segurança projetem melhores políticas de papéis que melhoram a segurança e a disponibilidade. Este artigo prepara o terreno para futuras pesquisas e desenvolvimentos na mineração de papéis, incentivando uma exploração contínua de soluções eficazes para as questões complexas de controle de acesso no cenário digital de hoje.
Título: Bi-objective Optimization in Role Mining
Resumo: Role mining is a technique used to derive a role-based authorization policy from an existing policy. Given a set of users $U$, a set of permissions $P$ and a user-permission authorization relation $\mahtit{UPA}\subseteq U\times P$, a role mining algorithm seeks to compute a set of roles $R$, a user-role authorization relation $\mathit{UA}\subseteq U\times R$ and a permission-role authorization relation $\mathit{PA}\subseteq R\times P$, such that the composition of $\mathit{UA}$ and $\mathit{PA}$ is close (in some appropriate sense) to $\mathit{UPA}$. In this paper, we first introduce the Generalized Noise Role Mining problem (GNRM) -- a generalization of the MinNoise Role Mining problem -- which we believe has considerable practical relevance. Extending work of Fomin et al., we show that GNRM is fixed parameter tractable, with parameter $r + k$, where $r$ is the number of roles in the solution and $k$ is the number of discrepancies between $\mathit{UPA}$ and the relation defined by the composition of $\mathit{UA}$ and $\mathit{PA}$. We further introduce a bi-objective optimization variant of GNRM, where we wish to minimize both $r$ and $k$ subject to upper bounds $r\le \bar{r}$ and $k\le \bar{k}$, where $\bar{r}$ and $\bar{k}$ are constants. We show that the Pareto front of this bi-objective optimization problem (BO-GNRM) can be computed in fixed-parameter tractable time with parameter $\bar{r}+\bar{k}$. We then report the results of our experimental work using the integer programming solver Gurobi to solve instances of BO-GNRM. Our key findings are that (a) we obtained strong support that Gurobi's performance is fixed-parameter tractable, (b) our results suggest that our techniques may be useful for role mining in practice, based on our experiments in the context of three well-known real-world authorization policies.
Autores: Jason Crampton, Eduard Eiben, Gregory Gutin, Daniel Karapetyan, Diptapriyo Majumdar
Última atualização: 2024-03-25 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2403.16757
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2403.16757
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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