一、緒論

背景與意義

煙草行業(yè)在經(jīng)濟領(lǐng)域中占據(jù)著極為重要的地位，近年來其經(jīng)濟效益呈現(xiàn)出持續(xù)增長的態(tài)勢。為了適應(yīng)時代發(fā)展并提升自身競爭力，煙草行業(yè)大力推進信息化建設(shè)。然而，隨著信息化應(yīng)用的不斷深入，煙草行業(yè)的信息安全面臨著前所未有的嚴峻挑戰(zhàn)。在內(nèi)部，可能存在保密工作執(zhí)行不到位的情況，員工對信息安全的重視程度不足，導(dǎo)致重要信息隨意流轉(zhuǎn)；管理方面也可能出現(xiàn)漏洞，如權(quán)限設(shè)置不合理，使得一些人員能夠越權(quán)訪問敏感數(shù)據(jù)，這些都可能導(dǎo)致系統(tǒng)遭受破壞，數(shù)據(jù)丟失或泄露。在外部，網(wǎng)絡(luò)空間的威脅無處不在，黑客憑借其高超的技術(shù)手段，試圖突破企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)防線，竊取關(guān)鍵數(shù)據(jù)；病毒無孔不入，一旦侵入系統(tǒng)，便可能迅速擴散，破壞數(shù)據(jù)的完整性和可用性；垃圾郵件充斥著網(wǎng)絡(luò)，不僅占用大量的網(wǎng)絡(luò)資源，還可能隱藏著惡意鏈接或附件，誘使用戶點擊，從而為黑客攻擊打開方便之門。

強制訪問控制模型作為信息安全領(lǐng)域的重要技術(shù)手段，對于煙草行業(yè)具有不可替代的重要意義。它能夠為煙草行業(yè)的數(shù)據(jù)提供堅實的安全保障，通過嚴格的訪問控制策略，確保只有經(jīng)過授權(quán)的主體能夠訪問相應(yīng)的客體，有效防止未經(jīng)授權(quán)的訪問和數(shù)據(jù)泄露。以新品研發(fā)計劃為例，這一信息對于煙草企業(yè)的未來發(fā)展至關(guān)重要，強制訪問控制模型可以限制只有特定的高層管理人員和研發(fā)團隊成員能夠訪問，避免競爭對手獲取，從而保護企業(yè)的核心競爭力。對于銷售數(shù)據(jù)、客戶信息等，也能通過該模型進行精細的權(quán)限管理，保障數(shù)據(jù)的安全性和完整性，為煙草行業(yè)的穩(wěn)定運營和持續(xù)發(fā)展奠定堅實基礎(chǔ)。

二、強制訪問控制模型理論基礎(chǔ)

2.1 Bell-Lapadula 模型概述

2.1.1 模型定義與集合構(gòu)成

Bell-LaPadula 模型（簡稱 BLP 模型）由 David Bell 和 Leonard LaPadula 于 1973 年提出，旨在解決軍方系統(tǒng)中具有密級劃分信息的訪問控制問題，是首個對安全策略進行完整形式化描述的數(shù)學(xué)模型。該模型定義了多個重要集合，為構(gòu)建安全訪問控制體系奠定基礎(chǔ)。

主體集合 S，涵蓋用戶及代表用戶執(zhí)行操作的進程，這些主體是促使信息在系統(tǒng)中流動的關(guān)鍵實體。在煙草企業(yè)的信息系統(tǒng)中，企業(yè)員工、運行的業(yè)務(wù)處理程序等都屬于主體范疇。員工在執(zhí)行銷售數(shù)據(jù)查詢、生產(chǎn)計劃制定等操作時，作為主體與系統(tǒng)中的客體進行交互。

客體集合 O，包含文件、程序以及存貯器段等各類信息載體。在煙草行業(yè)的信息系統(tǒng)里，煙葉種植數(shù)據(jù)文件、卷煙生產(chǎn)工藝控制程序等都屬于客體。這些客體存儲著企業(yè)運營的關(guān)鍵信息，需要通過嚴格的訪問控制來確保其安全性。

密級集合 C，其元素之間呈現(xiàn)全序關(guān)系，如公開＜秘密＜機密＜絕密等。密級用于明確主體和客體所承載信息的敏感程度。在煙草行業(yè)，新品研發(fā)計劃、核心銷售渠道信息等可能被設(shè)定為機密級別，而一般性的市場推廣資料可能被設(shè)為公開級別。

部門類別集合 K，用于對主體和客體按所屬部門或類別進行劃分。在煙草企業(yè)中，可分為生產(chǎn)部門、銷售部門、研發(fā)部門等，不同部門的主體和客體具有不同的訪問需求和權(quán)限。

2.1.2 訪問規(guī)則與保密機制

簡單安全規(guī)則規(guī)定，主體只能讀取安全級別低于或等于自身的客體。在煙草企業(yè)中，若某員工的安全級別為秘密，那么他無法讀取機密級別的新品研發(fā)戰(zhàn)略規(guī)劃文檔。這一規(guī)則從讀取層面限制了信息的流向，確保高密級信息不會被低權(quán)限主體獲取，從而維護了信息的保密性。

當(dāng)企業(yè)制定了機密級別的市場拓展計劃時，只有安全級別為機密或更高的主體（如高層管理人員、負責(zé)市場戰(zhàn)略的核心團隊成員）才能對該計劃進行修改和完善，而安全級別為秘密的普通員工則無法進行寫入操作。這一規(guī)則從寫入層面進一步保障了信息的保密性，防止低密級主體將敏感信息寫入高密級客體，避免信息的非法擴散。

在煙草行業(yè)的實際應(yīng)用中，BLP 模型的訪問規(guī)則能夠有效保護企業(yè)的核心機密。新品研發(fā)過程中的實驗數(shù)據(jù)、配方信息等，這些高密級的客體只能被特定的高權(quán)限主體訪問和操作，確保了企業(yè)核心技術(shù)的安全。在市場競爭激烈的環(huán)境下，防止競爭對手獲取這些關(guān)鍵信息，對于企業(yè)保持競爭優(yōu)勢至關(guān)重要。

2.2 Biba 模型概述

2.2.1 模型原理與完整性概念

Biba 模型由 K. J. Biba 于 1977 年提出，與 BLP 模型側(cè)重于保密性不同，該模型主要聚焦于數(shù)據(jù)的完整性保護，致力于防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)的主體篡改或破壞。

Biba 模型引入了完整性級別的概念，對主體和客體進行完整性等級劃分，如低完整性、中完整性、高完整性等。完整性級別反映了數(shù)據(jù)的可信程度以及對數(shù)據(jù)完整性要求的高低。在煙草行業(yè)中，卷煙生產(chǎn)過程中的質(zhì)量檢測數(shù)據(jù)、財務(wù)報表數(shù)據(jù)等，對完整性要求極高，通常會被賦予較高的完整性級別，因為這些數(shù)據(jù)的準確性和完整性直接影響到企業(yè)的生產(chǎn)決策、財務(wù)狀況評估以及合規(guī)運營。

2.2.2 完整性保護規(guī)則

Biba 模型通過一系列規(guī)則來實現(xiàn)數(shù)據(jù)完整性的保護，其中上讀、下寫規(guī)則是其核心。

上讀規(guī)則規(guī)定，主體只能讀取完整性級別高于或等于自身的客體。例如，在煙草企業(yè)的生產(chǎn)部門，負責(zé)質(zhì)量監(jiān)控的工作人員具有中完整性級別，他們可以讀取高完整性級別的卷煙質(zhì)量標準文件，以確保生產(chǎn)過程符合質(zhì)量要求，但不能讀取低完整性級別的一般性生產(chǎn)記錄修改建議（假設(shè)該建議未經(jīng)過嚴格審核，完整性較低），防止因讀取不可信數(shù)據(jù)而做出錯誤決策，從而保證了數(shù)據(jù)的完整性。

下寫規(guī)則要求，主體只能向完整性級別低于或等于自身的客體寫入信息。比如，具有高完整性級別的財務(wù)部門在完成財務(wù)報表的編制后，可以將報表數(shù)據(jù)寫入到中完整性級別的企業(yè)財務(wù)數(shù)據(jù)匯總系統(tǒng)中，但不能將未經(jīng)審計的臨時數(shù)據(jù)寫入到高完整性級別的正式財務(wù)存檔數(shù)據(jù)庫中。這一規(guī)則有效防止了低完整性的數(shù)據(jù)污染高完整性的數(shù)據(jù)，確保了高完整性數(shù)據(jù)的準確性和可靠性。

在煙草企業(yè)的采購環(huán)節(jié)，供應(yīng)商信息、采購訂單數(shù)據(jù)等都具有較高的完整性要求。根據(jù) Biba 模型的規(guī)則，只有經(jīng)過授權(quán)、具有相應(yīng)完整性級別的采購人員和管理人員才能對這些數(shù)據(jù)進行讀取和寫入操作，且寫入操作必須符合下寫規(guī)則，從而有效防止了數(shù)據(jù)被惡意篡改或錯誤修改，保障了采購業(yè)務(wù)的正常開展和企業(yè)利益不受損害。

三、煙草行業(yè)強制訪問控制模型應(yīng)用現(xiàn)狀

3.1 煙草行業(yè)信息系統(tǒng)架構(gòu)與數(shù)據(jù)安全需求

煙草行業(yè)的信息系統(tǒng)架構(gòu)呈現(xiàn)出復(fù)雜且全面的特點，貫穿了從煙草種植到產(chǎn)品銷售的各個關(guān)鍵環(huán)節(jié)。在種植環(huán)節(jié)，煙葉種植管理系統(tǒng)負責(zé)收集和處理諸如土壤質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)、氣象信息、煙葉品種信息以及種植面積規(guī)劃等數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)對于確保煙葉的質(zhì)量和產(chǎn)量至關(guān)重要，需要嚴格的訪問控制以防止數(shù)據(jù)被未授權(quán)的人員篡改或泄露，從而保障種植決策的科學(xué)性和準確性。

在工業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，涵蓋了生產(chǎn)計劃管理系統(tǒng)、生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)以及質(zhì)量檢測系統(tǒng)等多個子系統(tǒng)。生產(chǎn)計劃管理系統(tǒng)存儲著生產(chǎn)任務(wù)安排、原材料采購計劃等核心信息，這些信息直接關(guān)系到企業(yè)的生產(chǎn)效率和成本控制。生產(chǎn)過程控制系統(tǒng)則涉及對卷煙生產(chǎn)過程中各類設(shè)備運行參數(shù)、工藝流程等的實時監(jiān)控和調(diào)整，其數(shù)據(jù)的準確性和穩(wěn)定性直接影響到產(chǎn)品的質(zhì)量和一致性。質(zhì)量檢測系統(tǒng)記錄著產(chǎn)品的各項質(zhì)量指標檢測結(jié)果，這些數(shù)據(jù)是判斷產(chǎn)品是否合格的重要依據(jù)。這些系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)不僅需要防止外部的惡意攻擊和竊取，還需要在企業(yè)內(nèi)部不同部門和崗位之間進行合理的權(quán)限分配，確保只有相關(guān)的專業(yè)人員能夠進行操作和訪問。

在銷售環(huán)節(jié)，銷售管理系統(tǒng)負責(zé)管理客戶信息、銷售訂單、庫存數(shù)據(jù)以及銷售渠道等重要信息?？蛻粜畔蛻舻幕举Y料、購買偏好、消費習(xí)慣等，這些信息對于企業(yè)開展精準營銷和客戶關(guān)系維護具有重要價值，需要高度的保密性。銷售訂單數(shù)據(jù)則涉及到訂單的生成、處理、交付等環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到企業(yè)的銷售業(yè)績和資金回籠。庫存數(shù)據(jù)反映了企業(yè)的產(chǎn)品庫存水平，對于合理安排生產(chǎn)和銷售具有重要指導(dǎo)意義。銷售渠道信息包括各級經(jīng)銷商的信息、銷售網(wǎng)絡(luò)布局等，這些信息是企業(yè)市場拓展和銷售策略制定的重要依據(jù)。這些數(shù)據(jù)的安全對于企業(yè)的銷售業(yè)務(wù)正常運轉(zhuǎn)至關(guān)重要，需要防止數(shù)據(jù)泄露導(dǎo)致客戶資源流失、銷售渠道被破壞等風(fēng)險。

專賣管理環(huán)節(jié)，專賣執(zhí)法信息系統(tǒng)存儲著執(zhí)法記錄、許可證審批信息、市場監(jiān)管數(shù)據(jù)等。執(zhí)法記錄詳細記錄了煙草專賣執(zhí)法人員的執(zhí)法行動和結(jié)果，這些信息對于維護煙草市場秩序、打擊非法經(jīng)營活動具有重要作用。許可證審批信息涉及到煙草生產(chǎn)企業(yè)、銷售企業(yè)以及零售戶的許可證申請、審批和管理等方面，其準確性和公正性直接影響到煙草市場的準入和規(guī)范。市場監(jiān)管數(shù)據(jù)則反映了煙草市場的動態(tài)情況，對于及時發(fā)現(xiàn)和處理市場異常情況具有重要意義。這些數(shù)據(jù)的安全關(guān)系到煙草專賣制度的有效實施和市場的穩(wěn)定運行，需要嚴格的訪問控制和數(shù)據(jù)保護措施。

3.2 Bell-Lapadula 模型應(yīng)用案例分析

某煙草企業(yè)在新品研發(fā)信息管理方面，成功應(yīng)用了 Bell-Lapadula 模型，有效保護了新品研發(fā)過程中的敏感信息。在新品研發(fā)項目啟動初期，企業(yè)依據(jù) BLP 模型的原理，對參與研發(fā)的主體和相關(guān)客體進行了細致的安全級別劃分。

研發(fā)團隊的核心成員，如資深配方師、首席工藝設(shè)計師等，由于其工作涉及到最核心的技術(shù)和商業(yè)機密，被賦予了較高的安全級別，如絕密級。這些成員能夠訪問和處理所有與新品研發(fā)相關(guān)的高密級客體，包括尚未公開的新型煙草配方、獨特的生產(chǎn)工藝設(shè)計文檔等。中級研發(fā)人員，如負責(zé)部分實驗數(shù)據(jù)分析、輔助工藝設(shè)計的人員，被授予機密級別的權(quán)限。他們可以訪問和處理與自己工作任務(wù)相關(guān)的機密級客體，如階段性的實驗數(shù)據(jù)報告、部分輔助性的工藝設(shè)計資料，但無法接觸到絕密級別的核心配方和關(guān)鍵工藝信息。普通的研發(fā)支持人員，如負責(zé)實驗設(shè)備維護、文檔整理的人員，僅被賦予秘密級別的權(quán)限，他們只能訪問和處理一些一般性的研發(fā)資料，如實驗設(shè)備的操作規(guī)程、常規(guī)的實驗記錄表格等。

在新品研發(fā)過程中，當(dāng)需要進行跨部門協(xié)作時，BLP 模型的訪問規(guī)則發(fā)揮了重要作用。例如，市場調(diào)研部門需要向研發(fā)團隊提供市場需求分析報告，以指導(dǎo)新品的研發(fā)方向。由于市場調(diào)研部門的安全級別相對較低，假設(shè)為秘密級，根據(jù) BLP 模型的簡單安全規(guī)則，他們只能向研發(fā)團隊中安全級別高于或等于秘密級的人員提供報告。這就確保了市場調(diào)研部門不會誤將敏感信息傳遞給不具備相應(yīng)權(quán)限的人員。而研發(fā)團隊在向市場調(diào)研部門反饋部分研發(fā)進展信息時，也需要遵循 * 屬性規(guī)則，只能向安全級別高于或等于自身的市場調(diào)研部門人員提供符合其權(quán)限的信息，避免了核心研發(fā)機密的泄露。通過這種嚴格的訪問控制機制，該煙草企業(yè)在新品研發(fā)過程中，有效保護了新品研發(fā)計劃、核心配方等敏感信息，防止了競爭對手的竊取和內(nèi)部人員的不當(dāng)操作，確保了新品研發(fā)工作的順利進行和企業(yè)的核心競爭力。

3.3 Biba 模型應(yīng)用案例分析

以某煙草公司銷售數(shù)據(jù)管理為例，Biba 模型在確保數(shù)據(jù)準確性和完整性方面發(fā)揮了重要作用。該煙草公司對銷售數(shù)據(jù)的管理極為重視，因為銷售數(shù)據(jù)是企業(yè)制定市場策略、評估銷售業(yè)績、進行財務(wù)核算等工作的重要依據(jù)。

在銷售數(shù)據(jù)的錄入環(huán)節(jié)，根據(jù) Biba 模型的規(guī)則，只有經(jīng)過授權(quán)、具有較高完整性級別的銷售人員和數(shù)據(jù)錄入人員才能進行數(shù)據(jù)錄入操作。例如，負責(zé)區(qū)域銷售的主管具有高完整性級別，他們在與客戶簽訂銷售合同后，能夠?qū)蚀_的銷售訂單信息錄入到銷售管理系統(tǒng)中。由于他們的操作直接影響到銷售數(shù)據(jù)的源頭準確性，所以其完整性級別較高，能夠確保錄入的數(shù)據(jù)真實可靠。在數(shù)據(jù)傳輸過程中，為了保證數(shù)據(jù)的完整性，該公司采用了加密傳輸技術(shù)和數(shù)據(jù)校驗機制。當(dāng)銷售數(shù)據(jù)從各個銷售網(wǎng)點傳輸?shù)焦究偛康姆?wù)器時，數(shù)據(jù)會被加密處理，防止在傳輸過程中被篡改。同時，在數(shù)據(jù)接收端，會對數(shù)據(jù)進行完整性校驗，只有通過校驗的數(shù)據(jù)才會被正式接收和存儲。這一過程符合 Biba 模型中防止低完整性數(shù)據(jù)污染高完整性數(shù)據(jù)的要求，確保了傳輸?shù)娇偛康匿N售數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

在銷售數(shù)據(jù)的使用環(huán)節(jié)，不同部門和崗位的人員根據(jù)其工作需求被賦予了相應(yīng)的完整性級別和訪問權(quán)限。財務(wù)部門在進行銷售業(yè)績核算和財務(wù)報表編制時，需要讀取高完整性級別的銷售數(shù)據(jù)。由于財務(wù)核算對數(shù)據(jù)的準確性和完整性要求極高，所以財務(wù)人員被賦予了較高的完整性級別，能夠訪問和使用準確的銷售數(shù)據(jù)。而市場部門在進行市場分析和營銷策略制定時，雖然也需要參考銷售數(shù)據(jù)，但對數(shù)據(jù)的完整性要求相對較低。因此，市場部門人員被賦予了中完整性級別，他們只能讀取符合其權(quán)限的銷售數(shù)據(jù)，無法對數(shù)據(jù)進行修改，從而避免了因市場部門人員誤操作或不當(dāng)修改而導(dǎo)致銷售數(shù)據(jù)的不準確。通過 Biba 模型的應(yīng)用，該煙草公司有效地防止了銷售數(shù)據(jù)被篡改，保證了銷售數(shù)據(jù)在錄入、傳輸和使用過程中的準確性和完整性，為企業(yè)的決策制定提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。

四、煙草行業(yè)強制訪問控制模型面臨的挑戰(zhàn)

4.1 復(fù)雜業(yè)務(wù)需求與模型靈活性

煙草行業(yè)的業(yè)務(wù)流程極為復(fù)雜，且處于不斷變革與發(fā)展之中。隨著市場競爭的日益激烈，企業(yè)為了提升競爭力，頻繁調(diào)整業(yè)務(wù)策略，如拓展新的銷售渠道、開展多元化的營銷活動、優(yōu)化供應(yīng)鏈管理等。這些業(yè)務(wù)變化對強制訪問控制模型的靈活性提出了極高的要求。在拓展線上銷售渠道時，需要迅速調(diào)整訪問控制策略，確保線上銷售系統(tǒng)與線下銷售系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互安全，同時保障線上客戶信息的保密性。然而，傳統(tǒng)的強制訪問控制模型在面對這些復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求時，往往顯得力不從心。

其配置和管理相對固定，難以快速適應(yīng)業(yè)務(wù)流程的變更。在模型設(shè)計階段，通常是基于特定的業(yè)務(wù)場景和安全需求進行規(guī)劃的，一旦業(yè)務(wù)發(fā)生變化，就需要對模型的安全標簽、訪問規(guī)則等進行大量的調(diào)整。而這種調(diào)整過程不僅繁瑣復(fù)雜，還容易出現(xiàn)錯誤，導(dǎo)致訪問控制的不準確性和安全性的降低。由于模型的靈活性不足，可能無法及時滿足跨部門數(shù)據(jù)共享的需求。在煙草企業(yè)中，不同部門之間的業(yè)務(wù)聯(lián)系日益緊密，需要共享的數(shù)據(jù)量也越來越大。生產(chǎn)部門與銷售部門需要共享產(chǎn)品庫存數(shù)據(jù)、生產(chǎn)進度數(shù)據(jù)等，以實現(xiàn)生產(chǎn)與銷售的協(xié)同運作。但由于強制訪問控制模型在跨部門數(shù)據(jù)共享方面的靈活性受限，可能會導(dǎo)致數(shù)據(jù)共享的效率低下，甚至出現(xiàn)數(shù)據(jù)無法共享的情況，嚴重影響企業(yè)的運營效率。

4.2 技術(shù)更新與動態(tài)安全環(huán)境

在當(dāng)今數(shù)字化時代，信息技術(shù)呈現(xiàn)出迅猛的發(fā)展態(tài)勢，網(wǎng)絡(luò)攻擊手段也在不斷演變和升級。新的漏洞層出不窮，黑客利用這些漏洞發(fā)起的攻擊更加隱蔽和復(fù)雜。零日漏洞攻擊，即黑客在軟件開發(fā)者尚未知曉漏洞存在的情況下，就利用該漏洞發(fā)動攻擊，這種攻擊方式讓企業(yè)防不勝防。在煙草行業(yè)，強制訪問控制模型作為信息安全的重要防線，需要能夠及時應(yīng)對這些新的攻擊手段。然而，由于技術(shù)更新的速度過快，模型的更新往往存在滯后性。

企業(yè)在發(fā)現(xiàn)新的安全威脅后，需要對強制訪問控制模型進行升級和優(yōu)化，以增強其抵御攻擊的能力。但從發(fā)現(xiàn)威脅到完成模型的更新，中間存在一定的時間差，這段時間內(nèi)企業(yè)的信息系統(tǒng)就處于風(fēng)險之中。動態(tài)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境也給強制訪問控制模型帶來了巨大的挑戰(zhàn)。隨著云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)在煙草行業(yè)的廣泛應(yīng)用，企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)變得更加復(fù)雜和多樣化。在云計算環(huán)境下，數(shù)據(jù)存儲和處理的位置發(fā)生了變化，需要確保模型能夠適應(yīng)這種分布式的計算環(huán)境，保證數(shù)據(jù)在不同云平臺之間傳輸和存儲的安全性。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量接入，使得網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點數(shù)量劇增，這些設(shè)備的安全性參差不齊，容易成為黑客攻擊的入口。強制訪問控制模型需要能夠?qū)@些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備進行有效的管理和訪問控制，防止黑客通過物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備入侵企業(yè)的信息系統(tǒng)。但由于網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的動態(tài)變化，模型在適應(yīng)這些變化時面臨著諸多困難，增加了信息安全管理的難度。

4.3 數(shù)據(jù)多樣性與模型適配難度

煙草行業(yè)的信息系統(tǒng)中存儲著種類繁多的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如銷售訂單數(shù)據(jù)、財務(wù)報表數(shù)據(jù)等，具有明確的格式和結(jié)構(gòu)，便于進行存儲和管理。半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如電子郵件、XML 文件等，雖然具有一定的結(jié)構(gòu)，但不如結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)那么規(guī)整。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)如文檔、圖片、視頻等，沒有固定的格式和結(jié)構(gòu)，處理和分析起來相對困難。不同類型的數(shù)據(jù)具有不同的特點和安全需求，這給強制訪問控制模型的統(tǒng)一適配和管理帶來了極大的難度。

對于結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，主要關(guān)注其數(shù)據(jù)的完整性和保密性，需要確保數(shù)據(jù)在存儲和傳輸過程中不被篡改和泄露。而對于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如企業(yè)的重要文檔、研發(fā)圖紙等，不僅要保證其保密性，還要防止數(shù)據(jù)被未經(jīng)授權(quán)的用戶訪問和修改。在圖片和視頻數(shù)據(jù)中，可能包含著企業(yè)的商業(yè)機密或敏感信息，需要對其進行嚴格的訪問控制。強制訪問控制模型在對這些不同類型的數(shù)據(jù)進行管理時，需要制定不同的訪問策略和安全標簽。但由于數(shù)據(jù)的多樣性，很難找到一種通用的方法來對所有數(shù)據(jù)進行有效的適配和管理。在實際應(yīng)用中，可能會出現(xiàn)對某些類型的數(shù)據(jù)訪問控制過于嚴格，導(dǎo)致合法用戶的使用不便；而對另一些數(shù)據(jù)的訪問控制又不夠嚴格，存在安全風(fēng)險的情況。

五、煙草行業(yè)強制訪問控制模型發(fā)展趨勢

5.1 與新興技術(shù)融合

隨著科技的飛速發(fā)展，人工智能、區(qū)塊鏈等新興技術(shù)為煙草行業(yè)強制訪問控制模型帶來了新的發(fā)展機遇。在人工智能領(lǐng)域，通過機器學(xué)習(xí)算法，模型能夠?qū)τ脩舻脑L問行為進行深度分析，建立起精準的行為模式畫像。例如，持續(xù)監(jiān)測員工對各類數(shù)據(jù)的訪問頻率、時間、操作類型等信息，利用機器學(xué)習(xí)算法進行分析，從而精準判斷出正常的訪問行為模式。一旦發(fā)現(xiàn)某員工的訪問行為偏離了既定的正常模式，如在非工作時間頻繁訪問敏感數(shù)據(jù)，或者對數(shù)據(jù)進行了異常的大量下載操作，模型就能迅速發(fā)出預(yù)警，甚至自動阻斷訪問，有效防止內(nèi)部人員的惡意攻擊或誤操作。利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對海量的網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)進行分析，能夠快速識別出潛在的網(wǎng)絡(luò)攻擊威脅，及時調(diào)整訪問控制策略，增強模型的實時防護能力。

區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式賬本和加密特性，為訪問控制信息的存儲和管理提供了更高的安全性和可靠性。在煙草行業(yè)中，將訪問控制規(guī)則、用戶權(quán)限信息等存儲在區(qū)塊鏈上，由于區(qū)塊鏈的不可篡改特性，任何對這些信息的非法修改都將被輕易發(fā)現(xiàn)，從而確保了訪問控制信息的真實性和完整性。在供應(yīng)鏈管理中，利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄貨物的流轉(zhuǎn)信息和訪問權(quán)限，只有經(jīng)過授權(quán)的節(jié)點才能訪問相應(yīng)的信息，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈信息的安全共享和透明管理，有效防止了信息被篡改和泄露的風(fēng)險。

5.2 模型優(yōu)化與改進方向

為了更好地適應(yīng)煙草行業(yè)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求，強制訪問控制模型需要在結(jié)構(gòu)和規(guī)則方面進行持續(xù)優(yōu)化。在模型結(jié)構(gòu)上，未來可能會朝著更加靈活、可擴展的方向發(fā)展。采用微服務(wù)架構(gòu)，將模型的各個功能模塊進行拆分，使其能夠獨立進行升級和擴展。當(dāng)需要增加新的業(yè)務(wù)功能或調(diào)整訪問控制策略時，可以只對相關(guān)的微服務(wù)模塊進行修改，而無需對整個模型進行大規(guī)模的改動，大大提高了模型的適應(yīng)性和可維護性。引入動態(tài)安全標簽機制，根據(jù)數(shù)據(jù)的實時價值、風(fēng)險等級等因素，動態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)的安全標簽和訪問權(quán)限。在新品研發(fā)階段，隨著項目的推進和關(guān)鍵信息的逐漸產(chǎn)生，相應(yīng)數(shù)據(jù)的安全標簽可以適時提高，以加強對這些敏感數(shù)據(jù)的保護。

在規(guī)則方面，將更加注重精細化和智能化。結(jié)合煙草行業(yè)的業(yè)務(wù)流程和風(fēng)險評估結(jié)果，制定更加細致、精準的訪問控制規(guī)則。對于不同類型的用戶、不同階段的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，設(shè)置個性化的訪問權(quán)限。在銷售環(huán)節(jié)，對于負責(zé)不同區(qū)域的銷售人員，根據(jù)其負責(zé)區(qū)域的重要性和數(shù)據(jù)敏感性，設(shè)置不同的訪問權(quán)限，確保他們只能訪問與自己工作相關(guān)的數(shù)據(jù)。利用人工智能技術(shù)實現(xiàn)規(guī)則的自動生成和優(yōu)化。通過對大量歷史訪問數(shù)據(jù)和安全事件的分析，模型能夠自動學(xué)習(xí)和總結(jié)出合理的訪問控制規(guī)則，并根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整，提高規(guī)則的準確性和有效性。

5.3 行業(yè)標準與規(guī)范建設(shè)

建立統(tǒng)一的行業(yè)標準與規(guī)范對于煙草行業(yè)強制訪問控制模型的應(yīng)用和發(fā)展具有至關(guān)重要的意義。統(tǒng)一的標準能夠明確模型的設(shè)計、實施、評估等各個環(huán)節(jié)的要求和規(guī)范，確保不同企業(yè)在應(yīng)用強制訪問控制模型時遵循相同的準則，提高模型的通用性和互操作性。在模型設(shè)計階段，標準可以規(guī)定安全標簽的定義、分類方法以及訪問規(guī)則的制定原則，使企業(yè)能夠按照統(tǒng)一的標準進行模型設(shè)計，避免出現(xiàn)因設(shè)計差異導(dǎo)致的安全漏洞。

對于保障信息安全而言，行業(yè)標準與規(guī)范能夠為企業(yè)提供明確的安全指引，幫助企業(yè)建立健全的信息安全管理體系。通過制定嚴格的訪問控制策略實施規(guī)范，要求企業(yè)對員工的權(quán)限進行定期審查和更新，確保權(quán)限的合理性和安全性。標準還可以規(guī)定對模型的定期評估和審計要求，促使企業(yè)及時發(fā)現(xiàn)和解決模型中存在的安全問題，保障企業(yè)信息系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。在行業(yè)監(jiān)管層面，統(tǒng)一的標準與規(guī)范便于監(jiān)管部門對煙草企業(yè)的信息安全工作進行監(jiān)督和檢查，提高監(jiān)管效率，維護整個煙草行業(yè)的信息安全秩序。

六、結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論總結(jié)

本研究深入剖析了強制訪問控制模型在煙草行業(yè)的應(yīng)用，發(fā)現(xiàn)其在保障數(shù)據(jù)安全方面發(fā)揮了關(guān)鍵作用。Bell-Lapadula 模型通過明確的安全級別劃分和嚴格的訪問規(guī)則，有效防止了低級別主體對高級別機密信息的非法訪問，極大程度地降低了信息泄露風(fēng)險。在新品研發(fā)、營銷策略制定等關(guān)鍵業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)，該模型確保了敏感商業(yè)信息的保密性，為企業(yè)的核心競爭力提供了堅實保障。Biba 模型則通過嚴格的完整性保護規(guī)則，防止了低完整性主體對高完整性數(shù)據(jù)的非法篡改和污染，有力地確保了煙草行業(yè)生產(chǎn)、銷售等環(huán)節(jié)數(shù)據(jù)的準確性和完整性。在生產(chǎn)數(shù)據(jù)記錄、銷售數(shù)據(jù)統(tǒng)計等方面，Biba 模型保障了數(shù)據(jù)的可靠性，為企業(yè)的決策制定提供了準確的數(shù)據(jù)支持。

然而，強制訪問控制模型在煙草行業(yè)的應(yīng)用也面臨著諸多挑戰(zhàn)。煙草行業(yè)復(fù)雜多變的業(yè)務(wù)需求，如業(yè)務(wù)流程的不斷優(yōu)化、新業(yè)務(wù)領(lǐng)域的拓展等，對模型的靈活性提出了更高要求。傳統(tǒng)的強制訪問控制模型配置和管理相對固定，難以快速適應(yīng)這些變化，導(dǎo)致在業(yè)務(wù)調(diào)整過程中可能出現(xiàn)訪問控制不精準或效率低下的情況。隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)攻擊手段日益復(fù)雜多樣，新的安全威脅不斷涌現(xiàn)。強制訪問控制模型需要及時更新和優(yōu)化，以應(yīng)對這些動態(tài)的安全環(huán)境，但由于技術(shù)更新的速度和成本等因素的限制，模型的更新往往存在滯后性，增加了企業(yè)信息系統(tǒng)的安全風(fēng)險。煙草行業(yè)信息系統(tǒng)中數(shù)據(jù)類型豐富多樣，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)等，不同類型的數(shù)據(jù)具有不同的安全需求。強制訪問控制模型在對這些多樣性數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一適配和管理時存在一定難度，可能導(dǎo)致部分數(shù)據(jù)的安全防護不到位或訪問控制過于嚴格，影響用戶的正常使用。

從發(fā)展趨勢來看，強制訪問控制模型與新興技術(shù)的融合將成為未來的重要方向。與人工智能技術(shù)的融合，能夠通過對用戶行為的深度分析和學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對異常訪問行為的智能監(jiān)測和預(yù)警，提高模型的防護能力。通過機器學(xué)習(xí)算法對大量用戶訪問數(shù)據(jù)的分析，建立用戶行為模式基線，一旦發(fā)現(xiàn)用戶行為偏離基線，系統(tǒng)能夠及時發(fā)出警報，有效防范內(nèi)部人員的惡意攻擊或誤操作。區(qū)塊鏈技術(shù)的分布式賬本和加密特性，為訪問控制信息的存儲和管理提供了更高的安全性和可靠性，確保了訪問控制規(guī)則和用戶權(quán)限信息的真實性和完整性。在供應(yīng)鏈管理中，利用區(qū)塊鏈技術(shù)記錄貨物的流轉(zhuǎn)信息和訪問權(quán)限，實現(xiàn)了供應(yīng)鏈信息的安全共享和透明管理，有效防止了信息被篡改和泄露的風(fēng)險。

6.2 對煙草企業(yè)的建議

在技術(shù)選型方面，煙草企業(yè)應(yīng)綜合考量自身業(yè)務(wù)的復(fù)雜程度、數(shù)據(jù)安全需求以及預(yù)算等多方面因素。對于業(yè)務(wù)流程相對穩(wěn)定、數(shù)據(jù)保密性要求極高的企業(yè)，可優(yōu)先選用 Bell-Lapadula 模型，確保核心商業(yè)機密的安全。對于數(shù)據(jù)完整性要求較高，如生產(chǎn)數(shù)據(jù)、財務(wù)數(shù)據(jù)等關(guān)鍵數(shù)據(jù)的管理，Biba 模型則更為適用。企業(yè)也應(yīng)關(guān)注新興技術(shù)與強制訪問控制模型的融合趨勢，積極探索將人工智能、區(qū)塊鏈等技術(shù)應(yīng)用于信息安全防護中，提升模型的智能化和安全性。引入人工智能技術(shù)對用戶訪問行為進行實時監(jiān)測和分析，及時發(fā)現(xiàn)潛在的安全威脅，并自動調(diào)整訪問控制策略。

在安全管理方面，企業(yè)要建立健全嚴格且完善的訪問控制策略制定與更新機制。定期對業(yè)務(wù)流程和數(shù)據(jù)安全需求進行全面評估，根據(jù)評估結(jié)果及時調(diào)整訪問控制策略，確保策略的有效性和適應(yīng)性。加強對員工的信息安全培訓(xùn)，提高員工的安全意識和操作規(guī)范，減少因員工誤操作或違規(guī)行為導(dǎo)致的安全風(fēng)險。定期組織信息安全培訓(xùn)課程，向員工普及信息安全知識和操作規(guī)范，讓員工了解信息安全的重要性以及自身在信息安全防護中的責(zé)任。

在人才培養(yǎng)方面，企業(yè)應(yīng)加大對信息安全專業(yè)人才的培養(yǎng)和引進力度。信息安全專業(yè)人才具備扎實的專業(yè)知識和豐富的實踐經(jīng)驗，能夠熟練掌握和運用強制訪問控制模型等信息安全技術(shù)，為企業(yè)的信息安全提供有力的技術(shù)支持。鼓勵員工參加相關(guān)的培訓(xùn)和認證考試，提升員工的專業(yè)技能水平。與高校、科研機構(gòu)等合作，建立人才培養(yǎng)基地，為企業(yè)儲備優(yōu)秀的信息安全專業(yè)人才。

6.3 研究展望

未來研究可進一步拓展煙草行業(yè)強制訪問控制模型的案例研究范圍。選取更多不同規(guī)模、不同業(yè)務(wù)模式的煙草企業(yè)作為研究對象，深入分析強制訪問控制模型在各種復(fù)雜場景下的應(yīng)用效果和存在問題。對小型煙草企業(yè)在資源有限的情況下如何有效應(yīng)用強制訪問控制模型進行研究，為小型企業(yè)提供針對性的應(yīng)用建議。對跨區(qū)域經(jīng)營的大型煙草企業(yè)在不同地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和業(yè)務(wù)需求下，強制訪問控制模型的適應(yīng)性和優(yōu)化策略進行研究，總結(jié)出具有普遍性和指導(dǎo)性的經(jīng)驗。

跟蹤新興技術(shù)與強制訪問控制模型融合的發(fā)展趨勢也是未來研究的重要方向。隨著人工智能、區(qū)塊鏈、量子計算等新興技術(shù)的不斷發(fā)展，其與強制訪問控制模型的融合將帶來更多的創(chuàng)新應(yīng)用。研究人工智能技術(shù)在自動生成和優(yōu)化訪問控制規(guī)則方面的應(yīng)用，通過對海量的歷史訪問數(shù)據(jù)和安全事件的分析，利用機器學(xué)習(xí)算法自動生成更加精準、合理的訪問控制規(guī)則，并根據(jù)實際情況進行動態(tài)調(diào)整。探索區(qū)塊鏈技術(shù)在實現(xiàn)訪問控制的去中心化和可追溯性方面的應(yīng)用，通過區(qū)塊鏈的分布式賬本和加密技術(shù)，確保訪問控制信息的安全性和可追溯性，防止訪問控制信息被篡改和濫用。量子計算技術(shù)的發(fā)展可能會對傳統(tǒng)的加密算法和安全模型帶來挑戰(zhàn)，研究如何利用量子技術(shù)提升強制訪問控制模型的安全性和防護能力，也是未來研究的重要課題。

針對煙草行業(yè)數(shù)據(jù)多樣性的特點，未來可致力于開發(fā)更加通用、靈活的強制訪問控制模型或相關(guān)技術(shù)，以更好地滿足不同類型數(shù)據(jù)的安全需求。研究如何對不同類型的數(shù)據(jù)進行統(tǒng)一的安全標簽和訪問策略管理，實現(xiàn)對結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的高效、安全訪問控制。開發(fā)能夠根據(jù)數(shù)據(jù)的實時價值和風(fēng)險等級動態(tài)調(diào)整訪問權(quán)限的技術(shù)，確保在數(shù)據(jù)價值和風(fēng)險發(fā)生變化時，訪問控制策略能夠及時做出相應(yīng)調(diào)整，提高數(shù)據(jù)的安全性和可用性。