Access control rules for materialized views : an inference-based approach
Inférence de règles de contrôle d'accès pour assurer la confidentialité des données au niveau des vues matérialisées
Résumé
In this thesis, we address the problem of data confidentiality. We propose a new approach to facilitate the administration of access control policies to ensure confidentiality of data in materialized views. In relational databases, a view is a virtual table representing the result of a query. Unlike a simple view, a materialized view persistently stores the data in a table. The latter can be queried like any other database table. We then need to control the access to the materialized view. Among the various models proposed for controlling access to base relations, we choose to express fine-grained access control through authorization views. We propose to infer, from the basic authorization views attached to the base tables, authorization views that will be attached to the materialized views. Tackling this problem amounts to address a fundamental problem in relational databases : How to characterize computable information from two sets of views ? We handle this problem by resorting to query rewriting. We adapt the query rewriting algorithm MiniCon to the context of materialized views with access control and propose the H MiniCon+ algorithm which is based on successive rewritings. We mainly consider conjunctive queries with equalities. We study the properties of our approach. We show that our algorithm can calculate a correct set of views, i.e. any computable information from the generated views is calculable from the two sets of views. In order to prove the termination of our algorithm, we define rewriting trees generated by the application of 1-l MiniCon+ and we study their features. We characterize in which case a tree is finite and show that the approach is maximal, i.e., any derivable information from the two sets of views can be derived from the set of generated views. We characterize in which case the algorithm could not terminate i.e., infinite application of the query rewriting algorithm. In this case, it is impossible to determine the maximality of results and this remains an open problem. We implemented a prototype of the approach and we led some experiments by using synthetic data sets
Dans cette thèse, nous nous intéressons au problème de la confidentialité des données. Nous proposons une nouvelle approche pour faciliter l'administration des règles de contrôle d'accès pour assurer la confidentialité des données au niveau des vues matérialisées. Dans les bases de données relationnelles, une vue est une table virtuelle représentant le résultat d'une requête. À la différence d'une vue simple, une vue matérialisée stocke le résultat de la requête dans une table. Cette dernière peut être alors interrogée comme une table quelconque. Il est donc important d'y contrôler l'accès. Parmi les différents modèles proposés pour contrôler l'accès aux relations de base, nous nous basons dans notre approche sur l'utilisation des vues d'autorisations pour exprimer des règles de contrôle d'accès à grains fins. Nous proposons d'inférer, à partir des vues d'autorisations attachées aux tables de base, les vues d'autorisations qui doivent être attachées aux vues matérialisées. Répondre à ce problème revient à répondre à un problème fondamental dans les bases de données relationnelles : Comment caractériser les informations calculables à partir de deux ensembles de vues ? Nous répondons à cette question en nous appuyant sur la réécriture de requêtes. Nous adaptons l'algorithme de réécriture de requêtes M iniCon aux spécificités de notre problème et nous proposons l'algorithme 1-l M iniCon+ qui se base sur un enchainement de réécritures. Nous nous intéressons aux vues représentées par des requêtes conjonctives en autorisant les égalités. Nous nous sommes intéressés par la suite aux propriétés de cet algorithme. Nous démontrons que cet algorithme permet de calculer un ensemble de vues correctes, c.-à-d. toute information calculable à partir de l'ensemble de vues générées est cal culable à partir de chacun des deux ensembles de vues de départ
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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