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空间矢量数据细粒度强制查询访问控制模型及其高效实现
  • ISSN号:1000-9825
  • 期刊名称:软件学报
  • 时间:2011
  • 页码:1872-1883
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国科学院软件研究所信息安全国家重点实验室,北京100190, [2]信息安全共性技术国家工程研究中心,北京100190
  • 相关基金:国家自然科学基金(61003228);中国科学院知识创新工程领域前沿项目(ISCAS2009-DR13)
  • 相关项目:空间数据访问控制模型研究
中文摘要:

针对敏感空间地理矢量数据形状不规则、跨多级敏感区域分布的特点,对传统的强制访问控制模型进行空间扩展,提出了一种细粒度的空间矢量数据强制查询访问控制模型SVMAC(spatial vector datamandatory access control model).并进一步将空间数据查询与安全策略检索相结合,提出了一种AR+树(access R+树)索引结构,以在空问矢量数据查询过程中高效地实现SV_MAC授权判定.实验结果表明,AR+树在为空间矢量数据的检索提供不可绕过的细粒度安全防护的同时.保障了前台响应速率和用户体验.

英文摘要:

To protect the spatial vector data, which is often in an irregular shape and distributed throughout multiple sensitive areas, the traditional mandatory access control model is extended and explained in this paper. This paper also proposes a fine-grained spatial mandatory query access control model--SV MAC (spatial vector data mandatory access control model). Also, an AR+ spatial index tree technique is advanced, which combines the search of both spatial data and access control policies together to efficiently enforce the SV_MAC model in the course of spatial vector data searching. Experiment results shows that AR+ tree can not only provide fine-grained security protection for sensitive spatial vector data, but can also guarantee good user experience for GIS (geography information system) applications.

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期刊信息
  • 《软件学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会
  • 主编:赵琛
  • 地址:北京8718信箱中国科学院软件研究所
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jos@iscas.ac.cn
  • 电话:010-62562563
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-9825
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2560/TP
  • 邮发代号:82-367
  • 获奖情况:
  • 2001年入选中国期刊方阵“双百期刊”,2000年荣获中国科学院优秀科技期刊一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54609