高性能隱私安全策略評(píng)估引擎研究.pdf

1、以策略為基礎(chǔ)的計(jì)算是很多大型分布式系統(tǒng)的關(guān)鍵部分，因?yàn)槠渲恍枰O(shè)置隱私安全策略不用重新編程就能動(dòng)態(tài)的適應(yīng)系統(tǒng)行為變化。策略評(píng)估就是看一個(gè)請(qǐng)求是否滿足策略規(guī)定的過程，而這也通常成為一個(gè)系統(tǒng)的性能瓶頸。隨著互聯(lián)網(wǎng)上web系統(tǒng)的迅速廣泛運(yùn)用，隱私和安全控制策略變得越來越龐大和復(fù)雜，這使得系統(tǒng)對(duì)一個(gè)隱私安全請(qǐng)求的處理時(shí)間也越來越長(zhǎng)。提升策略評(píng)估的性能這個(gè)很重要的問題目前得到的關(guān)注較少，當(dāng)前針對(duì)隱私安全策略語言的研究大多集中在策略的測(cè)試、校驗(yàn)、建

2、模、變更分析等方面，簡(jiǎn)而言之，大部分都集中到了正確性的研究。雖然正確性也是非常重要的，但如果策略評(píng)估效率不高將會(huì)極大影響系統(tǒng)的使用和部署，從而導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)效率和性能低下。
　　 本文提出了一個(gè)高效的隱私安全策略評(píng)估方案，稱之為Qengine。Qengine首先把一個(gè)文本形式的策略轉(zhuǎn)換成整數(shù)值形式的策略，接著再把結(jié)構(gòu)復(fù)雜的數(shù)字化了的規(guī)則轉(zhuǎn)化成一種規(guī)范的形式，最后把這些規(guī)范化了的數(shù)字形式規(guī)則轉(zhuǎn)換成樹形結(jié)構(gòu)的策略決策圖，利用數(shù)值計(jì)算的

3、高效和樹形結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)來進(jìn)行快速的請(qǐng)求處理。Qengine中的算法還可以被使用在諸如網(wǎng)絡(luò)連通性、冗余去除等研究中。為了證實(shí)Qengine的性能，這里設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)Qengine的原型系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示Qengine的評(píng)估速度比現(xiàn)有的IBM PDP和Sun PDP快了幾個(gè)數(shù)量級(jí)。并且隨著策略中規(guī)則數(shù)量的增長(zhǎng)，Qengine評(píng)估性能相比IBM PDP和Sun PDP的優(yōu)勢(shì)還呈一種線性的增長(zhǎng)。研究工作取得了以下創(chuàng)新性成果：
　　 1．

4、為加速策略評(píng)估提出了兩種獨(dú)特的技術(shù)：策略數(shù)字化和策略規(guī)范化。策略數(shù)字化的基本思想是把策略中的字符串轉(zhuǎn)換成整數(shù)值，這使得Qengine能在對(duì)請(qǐng)求的處理過程中可以使用高效的數(shù)值處理而不是使用字符串匹配；策略規(guī)范化的過程則是一系列的策略規(guī)則集轉(zhuǎn)化成基于數(shù)值的樹形結(jié)構(gòu)圖（策略決策圖），這使得Qengine能夠不需要遍歷對(duì)比所有的規(guī)則就能找到匹配一個(gè)請(qǐng)求的規(guī)則。
　　 2．在一個(gè)策略被轉(zhuǎn)換成相同語義的策略決策圖過后，又提出了兩種應(yīng)用策略決

5、策圖來找到請(qǐng)求結(jié)果的查找算法：決策圖查找法和轉(zhuǎn)發(fā)表查找法。決策圖查找法直接利用從一系列區(qū)間規(guī)則轉(zhuǎn)換而來的策略決策圖來提高效率；轉(zhuǎn)發(fā)表查找法的基本思想則是把策略決策圖轉(zhuǎn)化成n個(gè)被稱作轉(zhuǎn)發(fā)表的結(jié)構(gòu)，這樣就可以在n個(gè)步驟內(nèi)通過遍歷轉(zhuǎn)發(fā)表來找到每一個(gè)單值請(qǐng)求的結(jié)果。
　　 3．在策略數(shù)字化和規(guī)范化的具體實(shí)施中有很多技術(shù)上的難題，比如非整數(shù)值、不確定值請(qǐng)求、混合請(qǐng)求以及低效的順序搜索等。對(duì)于這些難題分別提出解決辦法并給出了實(shí)例。