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Ontology Guided XML Security Engine

机译：本体指导的XML安全引擎

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摘要

In this paper we study the security impact of large-scale, semantically enhanced data processing in distributed databases. We present an ontology-supported security model to detect undesired inferences via replicated XML data. Our model is able to detect inconsistent security classifications of replicated data. We propose the Ontology Guided XML Security Engine (Oxsegin) architecture to identify data items exposed to ontology-based inference attacks. The main technical contribution is the development of the Probabilistic Inference Engine used by Oxsegin. The inference engine operates on DTD files, corresponding to XML documents, and detects tags that are ontologicaliy equivalent, i.e., can be abstracted to the same concept in the ontology, but may be different syntactically. Potential illegal inferences occur when two ontologicaliy equivalient tags have contradictory security classifications. These tags are marked with a security violation pointer (SVP). Confidence level coefficients, attached to every security violation pointer, differentiate among the detected SVPs based on the system's confidence in an indicated inference.
机译：在本文中，我们研究了分布式数据库中大规模，语义增强的数据处理的安全性影响。我们提出了一种本体论支持的安全模型，以通过复制的XML数据检测不需要的推断。我们的模型能够检测到复制数据的安全分类不一致。我们提出了本体指导的XML安全引擎（Oxsegin）架构，以识别暴露于基于本体的推理攻击的数据项。主要技术贡献是Oxsegin使用的概率推理引擎的开发。推理引擎对与XML文档相对应的DTD文件进行操作，并检测在本体上等效的标签，即可以在本体中抽象为相同的概念，但是在语法上可能不同。当两个本体等效标签具有相互矛盾的安全性分类时，可能会发生非法推断。这些标签标记有安全冲突指针（SVP）。每个安全违规指针附带的置信度系数根据系统对指示推断的置信度来区分检测到的SVP。

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