1.一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:所述云访问控制方法包括以下步骤:
1)在云服务可访问之前,管理员Mana需在云认证中心CCC对云服务CSx进行配置,添加云服务的访问地址addx,允许访问的信誉阈值 提供用户认证等服务ser{Login...};
2)服务注册中心对每一注册的云服务添加可信认证模块TAM,拦截云用户的服务访问请求,通过验证云用户的认证信息及云服务访问令牌CSATu的有效性,以判断是否允许云用户访问;
3)云用户CU向CCC发出平台验证请求:用户名Nu,登陆口令Cu,验证码Idu,用户身份Iu;
4)云认证中心CCC对登陆口令进行加密Ekkk{Cu},请求用户信息存储服务器DMM,验证用户信息。
5)DMM服务器返回用户信息验证报告及用户信誉度Rx,若验证通过,则生成云用户身份令牌CCCATu,否则提示用户平台验证错误;
6)认证通过后,CCC将生成的CCCATu分配给CU,并保存在用户浏览器的cookie中,用户依据CCCATu的有效性以保持登陆状态;
7)若云用户CU访问CSx,将CCC将生成的CSATx分配给CU。
8)云用户凭借令牌访问服务,CSx中的TAM对CSATx进行有效性验证。若验证失败,则拒绝云用户访问,否则提供服务资源cloudSer。
9)云服务CSx评估用户的行为,并将评估结果Ruser反馈至云认证中心,并存储至信任库。
2.如权利要求1所述的一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:所述云访问控制方法中云用户身份令牌CCCATu, 云服务访问令牌CSATx设计如下:每一云用户在访问云认证中心前需要验证用户身份,验证通过后,才可获取服务。在初始化阶段,云认证中心需根据信誉模型RM获取用户当前的历史信誉度,使用用户角色树构建模型MURBT根据用户目前所处的信誉等级分配云服务访问权限集Puser,云认证中心依据Puser生成唯一云用户身份令牌CCCATu,该令牌由云用户的身份标识IDu,身份有效开始时间Ts,身份有效时间Tv,用户主机标识Hostx所决定,标识每个访问云认证中心的用户,如式(1)所示:CCCATu={IDu,Ts,Tv,Hostx,Puser} (1)
用户信息初始化后,在CCCATu的有效时间内,云认证中心通过解析云用户身份令牌,推荐允许该云用户访问的云服务,用户可对服务进行自由认证。调用云服务认证接口,若用户认证成功,则生成一个云服务访问令牌CSATx,该令牌由标识用户唯一身份的CCCATu,用户在云服务CSx中的用户名Nx,口令Cx所决定,如式(2)~(3)所示:CSATx={CCCATu,CSx,Nx,Cx} (3)
同时,将已认证的云服务信息加密存放于用户目录信息数据库中,如式(4)所示:
CCC→DMM:IDu,CSx,Ekkk{Cx},Nx (4)
如(5)~(6)式所示:
CU→DMM:false||(true∪Nx∪Cx) (5)
CSATx={CCCATu,CSx,Nx,Cx,Ruser} (6)若目录信息库中已存储云用户对云服务的认证信息,云认证中心首先通过RM获取云用户当前的综合信誉度Ruser,依据MURBT判断云用户对服务的可访问性,若用户的综合信誉度大于云服务的访问阈值,则读取用户目录信息数据库DMM中的相关信息,生成云服务访问令牌CSATx,而无需用户再次输入认证信息,否则拒绝云用户访问。
3.如权利要求2所述的一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:通过用户信誉模型RM对云用户的信誉度进行量化评估及计算,并采用用户角色树构建模型MURBT对用户的权限进行分层描述,最终达到云服务动态授权的目的。
4.如权利要求3所述的一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:所述用户信誉模型包括四个部分:直接信誉度,推荐信誉度,综合信誉度和历史信誉度,直接信誉度是基于云用户和云服务直接交互的历史经验,以及云认证中心监控云用户当前行为变化,对其进行的信誉评价;推荐信誉度是指其它云服务对同一用户的历史访问评价;综合信誉度指基于直接信誉度和推荐信誉度的综合量化评价;历史信誉度是对云用户历史的综合信誉度进行加权求和,代表云用户的历史信誉情况。
5.如权利要求4所述的一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:将信誉模型中的实体按角色分为四类,目标实体CU:获取其信誉度的实体;源服务CSo:想获取其他实体信誉度的服务;推荐服务CSr:向源服务反馈目标实体信任信息的服务;
行为监控者BM:实时监控用户的行为变化的实体;
直接信誉度的计算基于目标实体与源服务、行为监控者的直接 交互,主要影响因素有:服务请求次数,服务请求的时间间隔,服务请求的历史信誉度;。
设时刻t,源服务CSo对目标实体CU的满意度为 行为监控者BM对CU的满意度为为最大程度体现最近的信誉度,避免久远信誉度的干扰,引入时间衰减因子λ,即距离当前时刻越近信誉度所占的权重越大,越可信。t为在时间衰减窗口win=[tstart,tend]中CU与CSo交互的时刻,tcurrent为当前时刻,则直接信誉度表示为:推荐信誉度的计算方法基于其它推荐服务CSr与同一目标实体CU的历史可信评价,影响因素有:推荐服务本身的可信程度,推荐服务与目标实体历史交互的可信程度;
评估者为CSo,评估对象为CU,CSr为CSo的推荐者,其中 为t时刻CSr对CSo推荐信任,为t时刻CU对CSr的直接信任。则推荐信誉度表示为:对于同一评估对象,可能存在多个推荐者,设 为CSo的推荐者集合, 则评
估者CSo对评估对象CU的合并推荐信誉度为:
综合信誉度 的计算依赖于直接信誉度和推荐信誉度,采用信息熵对直接信誉度及推荐信誉度权值α1,α2进行自动修正,信息熵值 越小,其不确定性越低;信息熵计算公式如下:对于直接信誉度 及推荐信誉度 ,分别计算其熵值α1,α2。
依据(13)式,计算相应的αi,易得
则综合信誉度表示为:
历史信誉度 的计算依赖于云用户与云服务历次交互的综合信誉度,引入时间衰减因子λ,历史信任度表示为:
6.如权利要求2~5之一所述的一种基于动态授权机制的自适应云服务访问控制方法,其特征在于:在用户角色树构建过程中,对每一组织单元org的用户权限通过继承的方式进行分层描述,根节点存放公有权限;组织单元每一后继节点除继承前驱节点的所有权限外,都拥有其特有权限;用户角色树中的元素定义如下:U为用户集,P为权限集,按照其权限特点可将权限集分为P=