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Marcus, Philipp (2015): Erfassung und Behandlung von Positionsfehlern in standortbasierter Autorisierung. Dissertation, LMU München: Fakultät für Mathematik, Informatik und Statistik
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Abstract

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.

Abstract

The increasing technical capabilities of mobile devices allow a broad range of new applications. For example, employees are allowed to work mobile or industrial production processes can be remotely controlled via the mobile. For reasons of information security and operational safety, as well as for implementing functional requirements, often the availability of according access rights needs to be restricted to users within an authorized zone. Thus, access to sensitive data can be bound to users within particular offices, or the remote control of industrial machines can be restricted to safe regions within the factory building. For that purpose, the position of the user needs to be determined. Unfortunately, positioning errors in the size of authorized zones can arise during operation. Up to now, there are no approaches that handle those positioning errors when access rights are derived in a way, that minimizes negative consequences of possibly false authorization decisions. Furthermore, there are no methods to analyze the quality of such location constraints in the forefront of their deployment with a specific positioning system. Thus, it is left unclear, if its positioning errors are acceptable in the according scenario. In order to solve these problems, this thesis presents approaches to comprehend and handle positioning errors in the field of location-based access control. First of all, an error estimator for pattern-based positioning systems is introduced that employes characteristics of conducted position measurements. A probability density function (pdf) is derived in order to model the user's real position. This pdf can be used to derive the probability that a user is within the authorized zone. An algorithm is presented that employes precomputations to derive this probability. It allows for highly increased performance compared to the direct computation. For the first time, a detailed comparison of existing strategies for location-based access control is presented based on decision theory. The risk-based strategy is introduced, which is a novel method that is optimal from decision theory's point of view. Several approaches are presented that allow the assignment of location constraints to access control policies. When enforced, those constraints respect risk stemming from uncertain position measurements and possible damage of false authorization decisions. Feature models are introduced as a generalization of polygons for the specification of location constraints. For each geographic point, those models describe the probability that a required feature can be observed. Furthermore, a method is presented that allows to reduce the impact of measurement outliers on authorization decisions. At last, methods are presented that allow for a qualitative and quantitative rating of positioning systems for a given scenario. The quantitative rating is based on the novel concept of authorization models. Those models describe the probabiltiy for each geographic point, that a user at this point gets a position estimate that leads to an authorization. The qualitative rating represents a binary criteria to judge the suitability of a positioning system in a given scenario. The applicability of this method is demonstrated by a case study. This case study also brings up the necessity of such an analysis already before location-based access control is deployed. It is shown that for typical positioning systems the damage caused by false authorization decisions can be highly reduced by using the developed risk-based strategy. Finally, this improves the applicability of location-based access control, when positioning errors are non-negligible.