ДИНАМІЧНЕ КЕРУВАННЯ ПРАВАМИ ДОСТУПУ НА ОСНОВІ ПОВЕДІНКОВИХ МОДЕЛЕЙ КОРИСТУВАЧІВ І СЕРВІСІВ

Автор(и)

DOI:

https://doi.org/10.35546/kntu2078-4481.2025.4.3.30

Ключові слова:

динамічний контроль доступу, поведінкові моделі, поведінковий аналіз, аномалії активності, профілі користувачів, адаптація політик доступу, ризик-орієнтовані методи, інформаційна безпека, самоналаштовні системи, виявлення відхилень

Анотація

У статті запропонований підхід до динамічного керування правами доступу, побудований на аналізі поведінкових моделей суб’єктів взаємодії. Особлива увага приділяється характеристикам поведінки, що можуть бути використані як сигнали для адаптації політик доступу, методам їх формалізації та алгоритмічним стратегіям прийняття рішень у режимі реального часу. У межах дослідження здійснено огляд наукових підходів до моделювання поведінки користувачів і сервісів, а також висвітлено обмеження традиційних систем контролю доступу, які ґрунтуються на статично визначених правилах чи атрибутах. Зокрема, проаналізовано проблеми надлишкових привілеїв, повільної реакції на зміну контексту та відсутності механізмів автоматизованої еволюції політик у відповідь на реальні сценарії взаємодії. Крім того, визначено актуальну наукову проблему, що полягає у необхідності створення ефективних та стійких до аномалій механізмів поведінково-орієнтованої адаптації прав доступу, здатних підтримувати безперервний цикл спостереження, аналізу та коригування політик. Розглядається структура поведінкових моделей, способи їх навчання та інтерпретації, а також принципи інтеграції таких моделей у системи контролю доступу з урахуванням вимог масштабованості, достовірності сигналів та мінімізації ризиків. Додатково окреслено значення таких підходів для підвищення стійкості інформаційних систем до внутрішніх загроз, а також можливість використання поведінкових характеристик як основи для прогнозування потенційно небезпечної активності та формування більш гнучких і самоналаштовних механізмів управління доступом.

Посилання

Hu V. C., Ferraiolo D. F., Kuhn D. R. (2020). Assessment of Access Control Systems. NIST Interagency Report 7316. URL: https://doi.org/10.6028/NIST.IR.7316.

Özkan Canay, Ümit Kocabıçak. (2024). Predictive modeling and anomaly detection in large-scale web portals through the CAWAL framework. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0950705124013443.

Fan Yang, Chris L. Hankin, Flemming Nielson, Hanne Riis Nielson. (2013). Predictive access control for distributed computation. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0167642312001104.

Yuan Zhai, Haochen Yang, Jingyu Yao, Tao Wang, Yanwei Zhou, Feng Zhu, Bo Yang. (2025). DRAC: A dynamic fine-grained access control scheme for cloud storage with censorship-coerced resistance.URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S2214212625001607.

Riaz Ahmed Shaikh, Kamel Adi, Luigi Logrippo. (2012).Dynamic risk-based decision methods for access control systems. URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0167404812000399.

##submission.downloads##

Опубліковано

2025-12-31