Erfassung und Behandlung von Positionsfehlern in standortbasierter Autorisierung

Durch die immer größeren technischen Möglichkeiten mobiler Endgeräte sind die Voraussetzungen erfüllt, um diese zum mobilen Arbeiten oder zur Steuerung von industriellen Fertigungsprozessen einzusetzen. Aus Gründen der Informations- und Betriebssicherheit, sowie zur Umsetzung funktionaler Anforderungen, ist es aber vielfach erforderlich, die Verfügbarkeit von entsprechenden Zugriffsrechten auf Nutzer innerhalb autorisierter Zonen zu begrenzen. So kann z.B. das Auslesen kritischer Daten auf individuelle Büros oder die mobile Steuerung von Maschinen auf passende Orte innerhalb einer Fabrikhalle beschränkt werden. Dazu muss die Position des Nutzers ermittelt werden. Im realen Einsatz können Positionsschätzungen jedoch mit Fehlern in der Größe von autorisierten Zonen auftreten. Derzeit existieren noch keine Lösungen, welche diese Fehler in Autorisierungsentscheidungen berücksichtigen, um einhergehenden Schaden aus Falschentscheidungen zu minimieren. Ferner existieren derzeit keine Verfahren, um die Güteeigenschaften solcher Ortsbeschränkungen vor deren Ausbringung zu analysieren und zu entscheiden, ob ein gegebenes Positionierungssystem aufgrund der Größe seiner Positionsfehler geeignet ist. In der vorliegenden Arbeit werden deshalb Lösungen zur Erfassung und Behandlung solcher Positionsfehler im Umfeld der standortbasierten Autorisierung vorgestellt. Hierzu wird zunächst ein Schätzverfahren für Positionsfehler in musterbasierten Positionierungsverfahren eingeführt, das aus den Charakteristika der durchgeführten Messungen eine Verteilung für den Standort des Nutzers ableitet. Um hieraus effizient die Aufenthaltswahrscheinlichkeit innerhalb einer autorisierten Zone zu bestimmen, wird ein Algorithmus vorgestellt, der basierend auf Vorberechnungen eine erhebliche Verbesserung der Laufzeit gegenüber der direkten Berechnung erlaubt. Erstmals wird eine umfassende Gegenüberstellung von existierenden standortbasierten Autorisierungsstrategien auf Basis der Entscheidungstheorie vorgestellt. Mit der risikobasierten Autorisierungsstrategie wird eine neue, aus entscheidungstheoretischer Sicht optimale Methodik eingeführt. Es werden Ansätze zur Erweiterung klassischer Zugriffskontrollmodelle durch Ortsbeschränkungen vorgestellt, welche bei ihrer Durchsetzung die Möglichkeit von Positionsfehlern und die Konsequenzen von Falschentscheidungen berücksichtigen. Zur Spezifikation autorisierter Zonen werden Eigenschaftsmodelle eingeführt, die, im Gegensatz zu herkömmlichen Polygonen, für jeden Ort die Wahrscheinlichkeit modellieren, dort eine geforderte Eigenschaft zu beobachten. Es werden ferner Methoden vorgestellt, um den Einfluss von Messausreißern auf Autorisierungsentscheidungen zu reduzieren. Ferner werden Analyseverfahren eingeführt, die für ein gegebenes Szenario eine qualitative und quantitative Bewertung der Eignung von Positionierungssystemen erlauben. Die quantitative Bewertung basiert auf dem entwickelten Konzept der Autorisierungsmodelle. Diese geben für jeden Standort die Wahrscheinlichkeit an, dort eine Positionsschätzung zu erhalten, die zur Autorisierung führt. Die qualitative Bewertung bietet erstmals ein binäres Kriterium, um für ein gegebenes Szenario eine konkrete Aussage bzgl. der Eignung eines Positionierungssystems treffen zu können. Die Einsetzbarkeit dieses Analyseverfahrens wird an einer Fallstudie verdeutlicht und zeigt die Notwendigkeit einer solchen Analyse bereits vor der Ausbringung von standortbasierter Autorisierung. Es wird gezeigt, dass für typische Positionierungssysteme durch die entwickelten risikobasierten Verfahren eine erhebliche Reduktion von Schaden aus Falschentscheidungen möglich ist und die Einsetzbarkeit der standortbasierten Autorisierung somit verbessert werden kann.

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Erfassung und Behandlung von Positionsfehlern in standortbasierter Autorisierung is an episode from Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik - Digitale Hochschulschriften der LMU - Teil 02/02 by Ludwig-Maximilians-Universität München.

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This episode was published on Nov 26, 2015.

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