Um Método para Extração e Refinamento de Políticas de Acesso baseado em Árvore de Decisão e Algoritmo Genético - Cremonezi, Bruno; Vieira, Alex; Nacif, José; Silva, Edelberto F.; Nogueira, Michele (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC); 2021: Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas DistribuídosDO - 10.5753/sbrc.2021.16756, 2021)
O controle de acesso baseado em atributos (ABAC) está cada vez mais popular. No entanto, sua adoção possui uma série de desaﬁos a serem enfrentados. Dentre eles, a deﬁnição e manutenção das políticas de acesso se mostra como um dos maiores desaﬁos, pois essas são tarefas complexas. Este artigo propõe um método de mineração de políticas que utiliza registros de acesso para simpliﬁcar o processo de criação e manutenção de políticas de acesso no ABAC. A proposta utiliza um algoritmo de aprendizado de máquina supervisionado para gerar uma árvore de decisão, que será utilizada para identiﬁcar padrões presentes no registro e gerar uma política de acesso. Esse trabalho também apresenta um método de reﬁnamento das políticas através de um algoritmo genético que insere distorções controladas na política para melhorar os resultados da política. A avaliação foi realizada com dados sintéticos e reais. Os resultados mostram que o método proposto é capaz de gerar políticas corretas, com uma acurácia 10% superior em relação ao estado da arte. Os autores agradecem o apoio da UFPR e auxílio ﬁnanceiro do CNPq e da CAPES, processo número 426701/2018-6, 313844/2020-8 e 432204/2018-0.