Um Método para Extração e Refinamento de Políticas de Acesso baseado em Árvore de Decisão e Algoritmo Genético

• Bruno Cremonezi UFPR
• Alex Vieira UFJF
• José Nacif UFV
• Edelberto F. Silva UFJF
• Michele Nogueira UFPR / UFMG

DOI: https://doi.org/10.5753/sbrc.2021.16756

Resumo

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.

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