LA DETECTION DES INFERENCES PAR LA COMBINAISON DE PLUSIEURS PROFILS

Autor: Ouazzani, Amine, Harbi, Nouria, Badir, Hassan
Přispěvatelé: Equipe de Recherche en Ingénierie des Connaissances (ERIC), Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Laboratoire d'InfoRmatique en Image et Systèmes d'information (LIRIS), Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA Lyon), Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Université de Lyon-Institut National des Sciences Appliquées (INSA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Claude Bernard Lyon 1 (UCBL), Université de Lyon-École Centrale de Lyon (ECL), Université de Lyon-Université Lumière - Lyon 2 (UL2), Rhazlane, Sara, EL ouazzani, Amina
Jazyk: francouzština
Rok vydání: 2017
Předmět:
Zdroj: la conférence Internationale sur l'Innovation et Nouvelles Tendances dans les Systèmes d'Information INTIS
la conférence Internationale sur l'Innovation et Nouvelles Tendances dans les Systèmes d'Information INTIS, Nov 2017, Casablanca, Maroc
Popis: International audience; Un Entrepôt de données (ED) regroupe les données sensibles de l'en-treprise et les données secrètes sur la vie privée des individus. Ce qui rend la gestion des accès à cette source une tâche difficile qui doit prendre en compte la détection des inférences possibles. Dans ce sens plusieurs auteurs ont pro-posé des méthodes pour faciliter la gestion des inférences, en analysant les permissions accordées à un utilisateur. Cependant aucun travail n'a traité la gestion des inférences dans le cas d'un utilisateur qui combine entre deux ou plusieurs profils au sein de l'entreprise. Dans cet article, nous allons présenter notre approche qui permet de détecter les déductions possibles entre deux ou plusieurs rôles affectés à un seul utilisateur.
Databáze: OpenAIRE