【access control】常用访问控制模型比较

目前主要的访问控制模型有**基于角色的访问控制（RBAC，role-based access
control）、基于属性的访问控制（ABAC，attributes based access
control）、基于任务的访问控制（TBAC，task-based access control）**等，现对其做一下比较。
参考文献：高振升, 曹利峰, 杜学绘. 基于区块链的访问控制技术研究进展[J]. 网络与信息安全学报.

	基于角色的访问控制	基于属性的访问控制	基于任务的访问控制	基于风险的访问控制
核心思想	是在用户集和权限集之间建立一层角色集，对每种角色设定一组对应的访问权限，在对用户进行授权时只需建立起用户到角色的映射，这样用户直接拥有该角色的全部权限。	基于实体的属性来判决是否允许用户对资源的访问，其中访问控制策略可以根据属性值以及属性之间的关系灵活制定。	是从工作流的角度出发，通过将业务划分为多个任务，然后依据任务和任务状态对权限进行动态管理，适用于解决分布式环境下多机构参与的信息管控需求。	将风险评估加入到权限策略判断中
优点	①简化了用户的权限管理。②减少了系统的操作开销。	克服了角色身份的限制，能够通过属性对访问权限进行描述，具备实现最小授权原则的条件。	访问权限与任务相绑定，任务执行完则权限被消耗，所以主体对客体的访问具有时间窗口，提升了安全性。	能够适应云环境下动态性强、可扩展性高的系统
缺点(多基于大数据背景下分析)	大数据应用中的访问权限难以细化到各个角色上，过度授权和授权不足的现象难以避免	①访问策略由用户自定义制定，策略的执行依然依托第三方背书的权威机构，其执行结果往往用户无法跟踪，个人的数据泄露难以察觉；②用户制定的策略存储在服务器上，也有受到黑客篡改的可能，致使数据的泄露。（因此多与区块链技术结合）	仅关注工作流，没有设计对主体和客体的约束，不符合实际的应用情况，因此它往往作为补充机制与其他的访问控制模型结合使用。	存在风险量化标准难确定、风险衡量结果不可信的问题
适用场景	企业级的数据安全管控	适用于复杂场景	解决分布式环境下多机构参与的信息管控需求	多用于云环境
参考资料	SANDHU R S, COYNE E J, FEINSTEIN H L, et al. Role-based access control models[J]. Computer, 1996, 29(2): 38-47.	YUAN E, TONG J. Attributed based access control (ABAC) for web services[C]//IEEE International Conference on Web Services (ICWS’05). 2005.	邓集波, 洪帆. 基于任务的访问控制模型[J]. 软件学报, 2003, 14(1): 76-82.	惠榛, 李昊, 张敏, 等. 面向医疗大数据的风险自适应的访问控制模型[J]. 通信学报, 2015, 36(12): 190-199.

最小授权原则：指每个程序和系统用户都应该具有完成任务所必需的最小权限集合。

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