23、数据库推理控制与分布式安全机制解析

数据库推理控制与分布式安全机制解析

1. 语义数据模型与推理控制

语义数据模型在过去广泛应用于人工智能和自然语言处理领域，因其能够捕捉应用程序和语言的特定语义。为了捕捉多级应用的语义，语义数据模型被扩展为多级语义数据模型。在多级应用中，并非所有概念和关系都被赋予相同的安全级别，因此这种扩展十分必要。

同时，我们运用了多种推理策略来分析由多级语义数据模型表示的多级应用。安全系统管理员（SSO）可以使用我们开发的技术手动分析多级应用，检测可能出现的安全违规行为。此外，还可以开发基于这种方法的工具，供 SSO 设计多级数据库。

在这个领域还有很多工作要做。我们需要设计一个基于多级语义网络的完整系统，还需要探索其他语义模型，如概念图和超语义数据模型，以表示和分析应用程序。

2. 推理问题研究概述

对多级安全/关系数据库管理系统（MLS/RDBMS）中的推理问题进行了多方面研究。包括提供推理问题的视角，讨论统计数据库推理以及推理问题的复杂性，还探讨了使用逻辑数据库处理推理问题。在安全约束处理和概念结构的使用方面也有相关研究。这些研究成果不仅适用于 MLS/RDBMS，也适用于其他类型的多级安全数据库管理系统（MLS/DBMS），如 MLS 分布式数据库系统和异构数据库系统。

理解推理问题对于解决隐私问题至关重要，因为早期对推理问题的研究对当前处理隐私问题的方向产生了重大影响。

3. 分布式数据库系统概述

计算机网络技术和数据库系统技术的发展促使分布式数据库在 20 世纪 70 年代中期出现。分布式数据库系统包括分布式数据库管理系统（DDBMS）、分布式数据库和用于互连的网络。其功能涵