43、PPL 引擎架构、策略语言及数据模型详解

PPL 引擎架构、策略语言及数据模型详解

1. PPL 引擎架构

PPL 引擎的架构设计遵循分层原则，主要包括 UI 层、业务层和持久化层，各层之间相互协作，实现对数据访问和隐私策略的有效管理。

1.1 UI 层与业务层的分离

UI 层应与业务层相互独立，为实现这一目标，在两层之间部署了接口组件，以提供抽象级别，增强系统的可维护性和可扩展性。

1.2 业务层

业务层是 PPL 引擎的核心，由四个主要元素组成，实现了 PrimeLife 引入的新概念。
- Policy Enforcement Point (PEP) ：该组件根据执行过程的状态对数据进行格式化并分发到相应组件。PDP 做出的决策在 PEP 中执行，若 PDP 决定提供数据或允许访问资源，PEP 会收集、格式化并将数据或资源发送给接收方。
- Policy Decision Point (PDP) ：是 PPL 引擎的决策核心，可分为两个子组件：
- Matching engine ：匹配数据主体的偏好和数据控制者的隐私策略，验证数据控制者对个人身份信息（PII）的使用意图是否符合数据主体的偏好。
- Access control engine ：负责应用与本地资源相关的访问控制规则，分析资源查询，检查请求资源的访问控制策略，并决定请求者是否满足规则。
- Credential handler ：PPL 引入的新特性，支持基于凭证的访