基于元数据的数据仓库安全模型实现研究

　首先，由于数据仓库系统的用户对于数据仓库中存储不同的多维数据具有不同的访问权限，用户、立方体、立方体维度以及用户的访问权限这每一个要素都代表了一个控制角度，它们之间可以组成一个多维的访问控制模型，这个模型的数据就是“访问元数据”的主体。多维数据完全可以采用数据仓库技术把该数据模型展现出来，通过多维数据来建立用户的访问规则使其能够充分利用数据仓库组织多维数据的优势，强化和改善访问控制的过程。
该模型的核心部件是访问元数据引擎，主要具有以下功能：
（1）通过“访问元数据”可以查看用户要查询的内容是否在他的权限之内。
（2）能够自动从事实表和维表中获得新的控制信息。
（3）通过“访问元数据”控制平台可以方便地对“访问元数据”及其相关的事实表和维表进行管理。
2.2 访问元数据设计
2.2.1 访问控制维的设计

　为简便起见，在这里构造了4个表：用户表User_table、立方体表Cube_table、维度表Dimension_table和时间表Time_table。抽象为“访问元数据”的4个访问控制维度（用户、立方体、维度与时间），可以控制某个用户在什么时间内是否具有对某个立方体某些维度的访问权限。表的构造分别如表1~表4所示（表中数据仅做示例）。
　用户表可以构成“访问元数据”的一个访问控制维度，如用户张华登录系统时可以选择“张华”这个维度来查看用户的访问权限。
　立方体表描述了当前系统中用户可以访问的数据立方体。如当前系统中存在3个数据立方体（收益分析、商务分析和促销分析），在用户访问时可以获得用户想访问哪个立方体的数据，是收益分析的数据还是商务分析的数据。
　维度表描述了系统中每个用户可访问的立方体分别由哪些维度构成。如立方体2001（即收益分析立方体）中含有航线收益分析维和代理人运输贡献分析维等。
时间表描述了系统中的用户可以在什么时间内是否可以访问数据仓库中的数据。例如，用户只可以在周一访问收益分析立方体的数据等。
除了构造维表之外还需要用户的访问事实表（Access_fact），访问事实表中存储了用户的访问权限及其相关数据。
2.2.2 “访问元数据”星型结构
　维表和事实表之间的星型关系如图3所示，通过这些数据可以构造进行安全访问控制的“访问元数据”模型。通过模型可以控制某个用户对于某个立方体的某个维度在什么时间内是否具有访问的权限。
基于这种结构的访问控制系统，可以方便地添加、删除和修改控制维度，能够控制更多的用户信息，例如可以再添加“销售收入分析”控制维度，使得系统可以控制是否让某些地区的用户进行数据仓库的访问。维度越多，所构造的“访问元数据”越复杂。

2.3 访问流程设计
　通常用户访问数据仓库中的数据时，首先是用户提出访问请求，这些访问请求被处理后传送到数据仓库的元数据处，再根据元数据的处理从存储关系表或者多维数据库中获得用户需要的数据，如图4（a）所示。在这里，元数据起着极其重要的作用，它是到后台数据库中寻找数据的组织者，是用户访问数据的必经之路。鉴于此，把数据仓库中的元数据扩展为两部分，即本来的元数据（此处称之为原元数据）和“访问元数据”，在“访问元数据”中加入用户的访问安全规则，通过规则控制用户对数据仓库的访问，达到安全访问数据仓库数据的目的。这样，加入访问元数据之后的数据仓库系统访问如图4（b）所示。

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