
當門禁卡遇上AI臉部辨識:存取控制的日常戰爭
嘿!想像一下,你手上拿著公司的門禁卡,正要進入辦公室。「嗶」的一聲,門開了。這時候,你可能沒想到,你剛剛經歷的,就是一場小小的「存取控制」戰役。
門禁卡告訴系統「你是誰」,而系統根據你的身分決定「你能不能進門」。簡單吧?但在數位世界中,這個問題可複雜得多了!
今天我們要聊的,就是兩個在資訊安全領域中超級重要的存取控制模型:角色型存取控制(RBAC)和屬性型存取控制(ABAC)。這兩個模型就像是數位世界的門神,決定誰能進哪扇門,誰能看哪些資料,誰能按哪些按鈕。
如果你是資安人員、系統管理者,或者只是對「為什麼我不能存取那個資料夾」感到好奇的普通人,這篇文章絕對能讓你恍然大悟!
存取控制:數位世界的守門員
在深入探討RBAC和ABAC之前,我們先來聊聊「存取控制」這個概念。
存取控制,簡單來說就是「確保對的人能做對的事」的機制。它回答了兩個核心問題:
- 你是誰?(身分驗證,Authentication)
- 你被允許做什麼?(授權,Authorization)
第一個問題相對簡單,透過密碼、指紋、臉部辨識等方式解決。但第二個問題就複雜多了,這也是今天我們要討論的重點。
隨著資訊系統越來越複雜,企業規模越來越大,單純的「這個人可以/不可以」已經無法滿足需求。我們需要更精細、更有彈性的控制方式。於是,RBAC和ABAC這兩種模型應運而生。
RBAC:角色決定命運的世界
什麼是RBAC?
RBAC(Role-Based Access Control,角色型存取控制)是一種根據使用者在組織中的角色來分配權限的方法。簡單來說,就是「你是什麼角色,就能做什麼事」。
想像一下,如果公司是一齣戲劇,每個員工都扮演著不同的角色:CEO、部門經理、一般員工等。RBAC就像是劇本,規定了每個角色可以說哪些台詞、可以出現在哪些場景。
RBAC的運作方式
RBAC的運作流程相當直觀:
在RBAC系統中,管理員首先定義各種角色(如管理員、經理、一般使用者等),然後為每個角色分配適當的權限。最後,將使用者指派到相應的角色中。當使用者嘗試存取某資源時,系統會檢查其角色是否具有必要的權限。
RBAC的核心元素
RBAC系統包含三個核心元素:
- 管理員:負責識別角色、授予權限並管理整個RBAC系統
- 角色:根據使用者執行的任務將其分組
- 權限:指派給每個角色的操作,規定使用者可以做什麼和不能做什麼
RBAC的類型
根據美國國家標準與技術研究院(NIST)的定義,RBAC可分為四種類型:
- 平面RBAC:所有員工至少有一個角色定義權限,但有些人可能有多個角色
- 階層式RBAC:資深層級決定角色如何協同工作,高階主管擁有自己的權限,也擁有下屬的所有權限
- 約束式RBAC:增加職責分離,多人共同完成一項任務,確保安全性並防止欺詐活動
- 對稱式RBAC:定期審查角色權限,並根據審查結果調整權限
醫院環境中的RBAC實例
讓我們以醫院為例,看看RBAC如何運作:
在醫院中,醫生、護士和實驗室技術員各自扮演不同角色:
- 醫生可以開立醫囑、閱讀醫囑、查看實驗室報告
- 護士可以閱讀醫囑、查看實驗室報告,但不能開立醫囑
- 實驗室技術員可以創建和閱讀實驗室報告
如果沒有RBAC,當醫院有數千名員工和數百種不同的資源時,權限管理將變得極其複雜。但有了RBAC,只需將每個員工指派到適當的角色,他們就會自動獲得相應的權限。
ABAC:屬性決定一切的新世界
什麼是ABAC?
ABAC(Attribute-Based Access Control,屬性型存取控制)是RBAC的進化版,它不僅考慮使用者的角色,還考慮多種屬性來決定存取權限。
如果說RBAC是根據你的「職稱」來決定權限,那麼ABAC則是綜合考慮你的「職稱」、「部門」、「位置」、「時間」甚至「當前系統負載」等多種因素。
ABAC的運作方式
ABAC使用布林邏輯(Boolean algebra)根據動態評估的屬性及其關係來授予或拒絕存取權限:
ABAC的核心屬性
ABAC系統考慮四類核心屬性:
- 動作屬性:描述使用者嘗試對資源執行的操作,如核准、複製、刪除、編輯、讀取等
- 環境/情境屬性:描述存取請求的廣泛情境,如存取位置、時間、通訊協定、威脅等級等
- 資源/物件屬性:描述存取目標的特徵,如建立日期、所有權、檔案名稱、資料敏感性等
- 主體/使用者屬性:描述嘗試存取資源的使用者特徵,如年齡、部門、職稱、安全許可等
ABAC的決策邏輯
ABAC使用if/then條件式來定義存取規則。例如:
- 如果使用者是財務部門的經理,且具有高級安全許可,則允許存取敏感財務報告
- 如果現在是非工作時間,且使用者從非公司網路存取,則拒絕所有敏感資料的存取請求
- 如果使用者嘗試在同一天內下載超過10個文件,則需要額外的授權確認
這種條件式邏輯使ABAC能夠實現極其精細的存取控制。
RBAC vs ABAC:誰更勝一籌?
讓我們通過一個詳細的比較表來看看RBAC和ABAC各自的特點:
比較項目 | RBAC(角色型存取控制) | ABAC(屬性型存取控制) |
---|---|---|
基本概念 | 根據使用者的角色分配權限 | 根據多種屬性(使用者、資源、環境等)動態決定權限 |
決策依據 | 「你是什麼角色」 | 「你是誰、你在哪裡、現在是什麼時間、你要做什麼」等 |
控制粒度 | 較粗略,以角色為單位 | 極其精細,可以具體到單一操作 |
靈活性 | 有限,需要創建新角色來應對新情況 | 高度靈活,可以動態應對各種情況 |
複雜度 | 相對簡單 | 相對複雜 |
管理難度 | 較低,易於理解和實施 | 較高,需要專業知識和精心設計 |
擴展性 | 有限,容易出現「角色爆炸」問題 | 良好,無需為新使用者或新情況修改規則 |
性能影響 | 較小,處理能力需求低 | 較大,需要實時評估多種屬性 |
適用規模 | 中小型組織 | 大型組織 |
實施成本 | 較低 | 較高 |
RBAC的優缺點:簡單是把雙面刃
RBAC的優點
- 簡單易懂:RBAC的概念直觀,易於理解和實施
- 管理效率高:只需管理角色而非個別使用者,大幅減少管理工作
- 處理能力需求低:決策過程簡單,不需要大量計算資源
- 可建立存取階層:支援組織的自然階層結構,如經理自動擁有下屬的所有權限
- 實作成本低:相較於其他模型,RBAC的實施和維護成本較低
RBAC的缺點
- 角色爆炸問題:隨著組織複雜度增加,角色數量可能爆炸性增長
- 跨部門協作困難:不同部門可能對角色有不同定義,造成協作障礙
- 角色定義複雜:將使用者需求轉換為角色可能非常複雜
- 特權膨脹風險:管理員可能指派不合適的角色或增加違反原則的新角色,導致安全漏洞
- 缺乏情境感知:無法根據時間、位置等情境因素動態調整權限
ABAC的優缺點:精細控制的代價
ABAC的優點
- 精細的控制能力:可以制定非常具體和精細的存取控制原則
- 靈活的規則定義:管理員可以定義、增強和管理許多變數,提供出色的控制
- 豐富的屬性選擇:可以從大量屬性中選擇,制定最適合的規則
- 無需為新使用者修改規則:新使用者自動適用現有規則,無需額外配置
- 動態決策能力:可以根據實時情況(如時間、位置、系統狀態)動態調整權限
ABAC的缺點
- 實施與維護耗時:定義變數和設定存取控制原則十分費力,尤其是剛開始時
- 專業知識需求高:管理ABAC解決方案所需的專業知識資源有限
- 管理複雜度高:ABAC系統的管理可能困難又耗時
- 可能影響系統性能:實時評估多種屬性可能對系統性能造成影響
- 規則衝突風險:隨著規則數量增加,可能出現規則衝突,導致意外的存取結果
誰適合用RBAC?誰適合用ABAC?
適合使用RBAC的情境
RBAC特別適合以下情況:
- 中小型企業:組織結構相對簡單,角色定義明確
- 外部使用者較少的組織:主要管理內部員工的存取權限
- 角色定義明確的環境:如醫院、學校等具有明確職責分工的組織
- 資源分類簡單的系統:資源類型較少,存取模式相對固定
- 預算有限的項目:需要在有限資源下實施有效的存取控制
舉例來說,一家50人的軟體公司,可能只需要定義「開發人員」、「設計師」、「專案經理」、「行政人員」和「高階管理層」五種角色,就能有效管理所有資源的存取權限。
適合使用ABAC的情境
ABAC則更適合以下情況:
- 大型企業:組織結構複雜,需要精細的存取控制
- 分散式使用者環境:使用者分布在不同地點,有不同的存取需求
- 需要情境感知的系統:存取決策需要考慮時間、位置等情境因素
- 高度監管的行業:如金融、醫療、政府部門等需要嚴格合規的行業
- 複雜資源分類的系統:資源類型多樣,存取模式複雜
例如,一家跨國銀行可能需要根據員工的部門、職級、所在國家、當地法規、客戶類型、交易金額等多種因素來決定誰能執行特定的金融操作。這種情況下,ABAC的精細控制能力就顯得尤為重要。
雙劍合璧:RBAC與ABAC的混合應用
在實際應用中,許多組織發現單純使用RBAC或ABAC都無法完全滿足需求。因此,混合模式應運而生。
為何考慮混合模式?
混合模式結合了RBAC的簡單性和ABAC的靈活性,能夠:
- 降低實施複雜度
- 提高存取控制的精確性
- 平衡性能和安全需求
- 更好地適應組織的特定需求
混合模式的實施方法
一種常見的混合方法是「以RBAC為基礎,以ABAC為補充」:
在這種模式下,系統首先根據使用者的角色分配基本權限(RBAC),然後根據使用者、資源和環境的屬性動態調整這些權限(ABAC)。
例如,一位銀行經理(角色)通常可以批准貸款(基本權限),但系統會根據貸款金額、客戶風險評級、當前時間和經理的位置等屬性來決定是否需要額外的授權。
存取控制的實施架構
無論是RBAC、ABAC還是混合模式,實施存取控制通常涉及兩個關鍵組件:
- 政策執行點(Policy Enforcement Point, PEP):負責攔截存取請求,並根據PDP的決策允許或拒絕存取
- 政策決策點(Policy Decision Point, PDP):負責評估存取請求並做出決策
在這個架構中,執行與決策分離,使系統更加模組化和可維護。PEP負責簡單的「是/否」執行,而PDP則負責所有複雜的決策邏輯。
未來趨勢:存取控制的新方向
隨著技術的發展和安全需求的變化,存取控制領域也在不斷演進。以下是一些值得關注的趨勢:
零信任安全模型
「零信任」(Zero Trust)安全模型正在改變傳統的存取控制思維。它的核心理念是「永不信任,始終驗證」,要求對每個存取請求進行嚴格的身分驗證和授權,無論請求來自內部還是外部網路。
RBAC和ABAC都可以在零信任架構中發揮作用,但ABAC的動態評估能力使其更適合這種模型。
AI與機器學習的應用
人工智慧和機器學習正在為存取控制帶來革命性變化:
- 異常檢測:識別不尋常的存取模式,防止潛在的安全威脅
- 行為分析:根據使用者的歷史行為動態調整權限
- 自適應策略:自動調整存取控制策略以應對不斷變化的威脅環境
這些技術可以與RBAC和ABAC結合,創建更智能、更安全的存取控制系統。
雲端環境的挑戰
隨著越來越多的組織遷移到雲端,存取控制面臨新的挑戰:
- 多雲環境:需要跨多個雲服務提供商一致地實施存取控制
- 身分聯合:需要整合不同身分提供者的身分信息
- 動態資源:雲資源可能快速創建和銷毀,需要動態調整存取控制
在這種環境下,ABAC的靈活性和動態特性使其成為更受歡迎的選擇,但實施複雜度也相應增加。
結論:選擇適合你的存取控制模型
在選擇RBAC、ABAC或混合模式時,沒有放之四海而皆準的答案。最佳選擇取決於你的組織規模、業務需求、安全要求和技術能力。
如果你的組織結構相對簡單,角色定義明確,預算有限,那麼RBAC可能是更好的選擇。它易於實施和管理,能夠滿足基本的存取控制需求。
如果你的組織規模較大,業務複雜,需要精細的存取控制,並且有足夠的技術資源,那麼ABAC或混合模式可能更適合。它們提供更大的靈活性和安全性,但也需要更多的投入。
無論選擇哪種模型,記住存取控制的核心目標:確保對的人在對的時間以對的方式存取對的資源。只有這樣,才能在便利性和安全性之間取得平衡,為組織創造真正的價值。
最後,存取控制不是一勞永逸的工作,而是需要持續評估和改進的過程。隨著組織的發展和技術的進步,你的存取控制策略也應該相應調整,以應對不斷變化的安全挑戰。
參考資料
- SailPoint. (2024). RBAC 與 ABAC 的比較:定義和差異. https://www.sailpoint.com/zh-hant/identity-library/rbac-vs-abac-whats-the-difference
- Okta. (2025). RBAC vs. ABAC: Definitions & When to Use. https://www.okta.com/identity-101/role-based-access-control-vs-attribute-based-access-control/
- Keeper Security. (2024). RBAC 與ABAC:應該使用哪一個? https://www.keepersecurity.com/blog/zh-hans/2024/10/28/rbac-vs-abac-which-should-you-use/
- Aserto. (2023). RBAC vs ABAC: pros, cons, and example policies. https://www.aserto.com/blog/rbac-vs-abac-authorization-models
- Citrix. (2022). ABAC vs. RBAC: What’s the difference? https://www.citrix.com/blogs/2022/05/17/abac-vs-rbac-comparison/
- Logto. (2024). RBAC 和ABAC:你應該知道的訪問控制模型. https://blog.logto.io/zh-HK/rbac-and-abac
- 騰訊雲. (2022). 權限管理系統RBAC和ABAC模型. https://cloud.tencent.com/developer/article/2054572
- Authing. (2025). 選擇合適的權限模型. https://docs.authing.cn/v2/guides/access-control/choose-the-right-access-control-model.html