软件即服务(Software as a Service,SaaS)以网络为载体、以云计算为依托为用户提供软件租赁服务,具有价格低廉、部署迅速和配置灵活的特点,是未来软件业发展的重要方向。由于SaaS模式通过开放的因特网或广域网向用户提供服务,数据面临的安全威胁远高于传统软件运行模式。论文基于SaaS中常用的多用户共享数据库模式,研究SaaS应用下数据安全和数据过滤,包括基于动态策略的上下文感知数据过滤模型,快速有效的上下文匹配算法等。论文首先提出了一个面向SaaS的上下文感知数据过滤模型,模型包括一个策略制定和匹配执行的过程,具有动态可配置的特点。模型中给出了上下文属性、数据属性的形式化定义,同时提出了上下文判定、过滤规则及过滤策略的概念。上下文判定用于对场景上下文进行匹配,以筛选适用的过滤规则;过滤规则构成了数据过滤执行的依据;过滤策略确定了上下文判定与过滤规则间的推导关系。在上述数据过滤模型的基础上,论文为上下文判定的过程提出了两种匹配算法,分别是基于策略树的遍历匹配算法和基于等价链的有序匹配算法。前者利用有向树结构,以树的非叶节点表示上下文原子判定,采用前序遍历方法实现了策略树中上下文的匹配;后者以节点链的形式表示策略,根据上下文判定的匹配失败率对其排序,并利用等价链避免判定的重复匹配,提高了上下文匹配的效率。接着,论文分析了数据过滤的关键过程,将过滤规则分为增加规则和删减规则两类,并讨论了两类过滤规则间出现冲突的情况,提出了利用数据属性来检测潜在的冲突,再利用过滤规则权重解决冲突的方法。最后,论文设计了一个面向SaaS的数据过滤系统,实现了上述的模型。系统以XML格式存储策略,以SOL存储过滤规则,实现了动态细粒度的数据过滤。