一、绪论

（一）研究背景与意义

烟草行业作为经济的重要组成部分，实现了经济效益的连年增长。与此同时，烟草行业也在不断推进信息化建设，信息系统涵盖了生产、销售、管理等诸多环节，其中存储着大量涉及行业运营、消费者信息、商业机密等重要数据。然而，随着信息化应用的日益广泛，信息系统中存储的数据量不断加大，网络拓扑结构趋于复杂，信息集成共享也更加广泛，烟草行业信息安全面临着诸多严峻挑战。

一方面，内部可能存在保密工作不到位、管理出现漏洞等情况，导致系统遭到破坏、数据丢失；另一方面，外部黑客攻击、病毒侵入、垃圾邮件等威胁也防不胜防，这些都可能造成信息的泄露、更改或破坏，进而影响烟草行业的正常运营以及稳定发展。

在此背景下，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的应用具有重要意义。Bell-Lapadula 模型侧重于维护系统的保密性，通过明确的规则限制主体对客体的访问，能够有效防止低级别主体访问高级别机密信息，避免信息泄露风险，保障烟草行业中诸如新品研发计划、营销策略等敏感商业信息的安全。而 Biba 模型聚焦于数据完整性保护，通过相应规则防止低完整性主体将信息传递给高完整性主体，可确保烟草行业生产、销售等环节数据的准确性和完整性，避免如产量数据、销售数据被篡改而影响决策制定。二者应用于烟草行业，有助于构建更为稳固可靠的信息安全防护体系，保障行业数据安全，促进烟草行业在稳定、安全的环境下持续健康发展。

（二）研究目的与方法

本研究旨在深入且全面地剖析 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在烟草行业的具体应用情况。首先，详细探究这两种模型如何与烟草行业的业务流程及信息系统特点相契合，了解它们在实际应用中是怎样发挥保障信息安全的作用，包括在不同业务板块（如烟草生产环节的数据管理、销售渠道中的客户信息保护、专卖管理中的执法数据保密等）对信息保密性与完整性的具体维护机制。

其次，分析两种模型应用于烟草行业所展现出的优势，例如在防止信息泄露、确保数据准确可靠方面相较于传统安全措施的突出效果，以及对提升行业整体信息安全管理水平、增强应对内外部安全威胁能力等方面的积极影响。同时，也会探讨其存在的局限性，像可能在面对复杂多变的业务需求或动态的信息环境时所暴露出的灵活性不足等问题。

为达成上述研究目的，本研究将采用多种研究方法。一是文献研究法，广泛查阅国内外关于信息安全模型、烟草行业信息化建设以及二者结合应用的相关学术文献、行业报告、政策文件等资料，深入梳理 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的理论基础、发展历程、应用案例等内容，同时掌握烟草行业信息安全现状及需求，为本研究提供坚实的理论依据和背景参考。二是案例分析法，选取烟草行业内具有代表性的企业或具体项目作为案例，深入考察它们在应用 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型过程中的实践经验、遇到的问题以及解决措施等情况，通过实际案例剖析来直观展现模型的应用效果和实际价值，进而总结出一般性的规律和应用建议，为更多烟草企业提供借鉴。

（三）研究范围与限制

本研究聚焦于烟草行业全产业链的主要业务板块和核心流程中的信息安全应用情况，涵盖烟草种植环节的生产数据管理（例如种植面积、品种信息、病虫害防治数据等），工业生产环节的生产计划、工艺配方、质量检测数据等信息安全保障，烟草销售环节中涉及的客户信息、销售渠道数据、市场需求分析数据的安全防护，以及专卖管理环节的执法数据、许可证审批信息等内容。

不过，在研究过程中也存在一定限制。一方面，由于烟草行业部分数据涉及商业机密，获取详细、全面且准确的数据存在一定难度，这可能会影响对模型应用实际效果分析的精准性和深度。部分企业出于保密考虑，不愿完全公开其信息安全管理中关于模型应用的具体参数、配置情况等关键信息，使得研究难以获取最一手、最详实的内部资料。另一方面，信息安全领域技术发展迅速，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在实际应用中的情况也处于动态变化之中，本研究虽力求紧跟行业发展前沿，但可能受限于研究周期，无法涵盖所有最新的应用场景和技术变化情况。

二、Bell-Lapadula 模型与 Biba 模型理论基础

（一）Bell-Lapadula 模型概述

Bell-Lapadula 模型（以下简称 BLP 模型）是在 1973 年由 D.Bell 和 J.LaPadula 提出并加以完善的。其设计初衷是为了解决军方系统的安全问题，特别是针对具有密级划分信息的访问控制问题。它是第一个运用比较完整的形式化方法对系统安全进行严格证明的数学模型，在计算机系统的安全描述方面应用广泛。

从模型定义的集合来看，主要包含以下几个方面：

主体集合：主体指的是用户或代表用户的进程，是能使信息流动的实体，用表示。

客体集合：客体涵盖了文件、程序、存贮器段等，甚至主体也可看作特殊的客体，记为。

密级集合：主体或客体的密级集合用表示，元素之间呈全序关系，例如常见的密级有公开（Unclassified）、受限（Restricted）、保密（Confidential）、秘密（Secret）、顶级机密（Top Secret）等，且满足。

部门或类别集合：用表示，用于进一步区分主体或客体所属的不同领域等情况。

访问属性集：包含只读（r）、读写（w）、执行（e）、添加（只写，a）、控制（c）等不同访问权限，记为。

请求元素集：像 get（得到）、give（赋予）、release（释放）、rescind（撤销）、change（改变客体的安全级）、create（创建客体）、delete（删除客体）等操作请求元素，记为。

判断集（结果集）：包含 yes（请求被执行）、no（请求被拒绝）、error（系统出错，有多个规则适合于这一请求）、?（请求出错，规则不适用于这一请求），用表示。

访问矩阵集：元素是一的矩阵，的元素，用于表示在当前状态下主体对客体所拥有的访问权限。

系统状态可以用这样的状态集合来表示，状态用有序三元组呈现，其中，是当前访问集；是访问矩阵；，和分别表示主体的密级和部门集，和分别表示客体的密级和部门集。

BLP 模型具有几个重要的安全特性：

简单安全特性（Simple Security Property）：主体对客体进行读访问的必要条件是主体的安全级别不小于客体的安全级别，并且主体的范畴集合必须包含客体的全部范畴，也就是主体只能读取属于自己类别或包含自己类别的客体，即所谓的 “向下读”。例如，若主体的安全许可为保密级别，那么它不能读取绝密级别的数据，该特性有助于防止高安全级别的信息流向低安全级别的主体，保障信息的机密性。

* 特性（Star Property）：主体对客体进行写访问的必要条件是客体的安全级别必须支配主体的安全级别，且客体的范畴集合要包含主体的全部范畴，意味着主体只能向属于自己类别或包含自己类别的客体写入数据，即 “向上写”。这确保了只有经过授权的主体才能在适当的级别写入数据，防止非授权信息的向上流动和扩散。

BLP 模型的基本安全策略是 “下读上写”，即主体可以读安全级别比它低或相等的客体，也可以写安全级别比它高或相等的客体。通过将信息安全划分为多个级别，每个级别配以唯一的标识符，以此确保高级别用户不能读取低级别用户的数据，从而有效地保护了数据的机密性。

（二）Biba 模型概述

Biba 模型是由 K.J.Biba 在 1977 年提出的完整性访问控制模型，也是一种强制访问控制模型。其提出主要是为了解决应用程序数据的完整性问题，侧重于防止数据从低完整性级别流向高完整性级别，与关注保密性的 BLP 模型有所不同，它的访问控制是建立在完整性级别之上的，并不关心信息保密性的安全级别。

Biba 模型同样利用主体、客体和完整性级别来描述安全策略要求，其中主体是指访问数据的用户或程序，客体是指被访问的数据或资源，完整性级别则用于体现数据的重要性以及对数据完整性的需求，高完整性级别表示数据更为重要，低完整性级别表示数据的重要性相对较低。

Biba 模型具备三个主要的安全特性：

简单完整性公理：主体对客体进行修改访问的必要条件是主体的完整性级别不小于客体的完整性级别，并且主体的范畴集合包含客体的全部范畴，即主体不能向下读，可以理解为能向上读。例如，高完整性级别的主体不能从低完整性级别的客体处读取数据，以此防止低完整性数据对高完整性主体产生影响，保障数据的源头质量。

* 特性：主体的完整性级别小于客体的完整性级别时，主体不能修改客体，也就是主体不能向上写，可以理解为能向下写。该特性防止了低完整性级别的主体去篡改高完整性级别的数据，避免重要数据被低质量的数据破坏。

调用特性：主体的完整性级别小于另一个主体的完整性级别时，不能调用另一个主体。这能防止低完整性的主体去调用高完整性主体的程序或服务，避免可能出现的错误调用或者恶意利用情况。

通过这些规则，Biba 模型构建起了保障数据完整性的核心机制，确保系统中的数据在流动和使用过程中，始终遵循从高完整性到低完整性的合理方向，防止不符合要求的数据对高完整性数据造成破坏，从而保证整个系统数据的准确性和一致性。

（三）两模型对比分析

关注重点差异：

BLP 模型：侧重于保密性，旨在防止非授权信息的扩散，核心是通过 “下读上写” 等规则，严格限制主体对不同密级客体的访问，确保高级别机密信息不会被低级别主体获取，重点保护信息的机密性，像是军事、政府等对信息保密要求极高的领域，该模型应用意义重大。

Biba 模型：聚焦于数据完整性，关注的是数据在系统内流转过程中的准确性和一致性，运用如简单完整性公理等规则，防止低完整性级别的数据流入高完整性级别，避免数据被未授权修改或破坏，在如金融、医疗等对数据准确性要求严苛的行业应用广泛。

访问控制规则区别：

BLP 模型：其简单安全特性规定主体只能读安全级别比自身低或相等的客体（向下读），* 特性要求主体只能写安全级别比自身高或相等的客体（向上写）。例如，在一个采用 BLP 模型的军事文件管理系统中，秘密级别的人员可以查看公开和秘密级别的文件（向下读），但只能向秘密、机密、绝密级别文件写入内容（向上写）。

Biba 模型：简单完整性公理限制主体不能向下读，* 特性使得主体不能向上写，调用特性约束低完整性主体不能调用高完整性主体。比如在一个软件项目开发的管理系统应用 Biba 模型时，高完整性的核心代码模块所在主体，不会去读取低完整性的测试代码主体中的数据（不能向下读），低完整性的外部插件主体也无法修改高完整性的核心模块数据（不能向上写）。

适用场景不同：

BLP 模型：适用于对信息保密性要求优先的场景，比如国防军事系统中涉及国家机密文件的存储、访问控制，还有政府部门的一些敏感政策文件、情报资料等管理场景，需要严格把控信息的知悉范围，防止泄密。

Biba 模型：更契合对数据完整性要求极高的场合，像金融交易系统中，客户的账户余额、交易记录等数据不容许被错误修改或被低质量的数据影响；医疗信息系统里，患者的病历、诊断结果等关键数据也需要保证其完整性，防止被恶意篡改或者因低完整性数据混入而出现错误。

从互补性来看，在很多复杂的信息系统中，保密性和完整性往往都需要兼顾，BLP 模型和 Biba 模型可以相互配合使用。例如在一个大型企业的综合信息管理系统中，对于涉及企业核心技术研发计划等机密内容，可以采用 BLP 模型保障其保密性；而对于生产环节中的产量数据、质量检测数据等，运用 Biba 模型确保其完整性，从而构建起一个更为全面、稳固的信息安全防护体系。

二者的差异性也较为明显，在规则设定、应用目标等方面截然不同，这就要求在实际应用时，要根据具体的信息安全需求、业务特点等因素，合理选择单独使用或者联合运用这两个模型来保障信息安全。

三、烟草行业信息安全需求分析

（一）烟草行业数据特点

烟草行业在生产、销售、仓储等多个环节会产生类型丰富的数据，且具备独特的数据特点。

在生产环节，会涉及如烟草种植的种植面积、品种信息、病虫害防治数据，工业生产中的生产计划、工艺配方以及质量检测数据等。这些数据往往具有较高的敏感性，例如工艺配方属于企业的核心商业机密，关乎产品的独特品质与市场竞争力，一旦泄露可能导致竞争对手模仿，使企业失去优势。而质量检测数据也反映了产品是否符合相关标准，若被篡改会影响对产品质量的准确判断，其数据量级依据企业的生产规模大小而定，大型烟草企业的此类数据量往往较为庞大。

销售环节包含客户信息、销售渠道数据以及市场需求分析数据等。客户信息涵盖了消费者的个人基本情况、购买偏好等内容，属于隐私信息，需严格保密，其数据量级会随着客户群体的扩大而不断增加。销售渠道数据则涉及不同地区的经销商、销售网络布局等商业机密内容，对企业的市场掌控至关重要，数据量级取决于企业销售覆盖范围的广度和深度。市场需求分析数据是企业制定营销策略的重要依据，其准确性影响着企业的市场反应能力，数据量也会随着市场调研的不断深入而增多。

仓储环节主要涉及库存数量、仓储位置、货物出入库记录等数据。库存数量反映了企业的产品储备情况，对于合理安排生产与销售具有关键作用，仓储位置也属于企业内部管理的重要信息，货物出入库记录则关乎产品的流向追踪与账目核对，这些数据量级同样与企业的业务规模相关，且数据的敏感性在于其反映了企业的实际运营状态，一旦被不法分子获取，可能被利用进行不正当竞争或扰乱企业正常的仓储物流秩序。

总体而言，烟草行业的数据敏感性程度较高，大量数据都涉及商业机密或者消费者隐私等重要方面，并且随着行业不断发展，数据量级也处于持续增长的态势，这对数据的安全管理提出了更高要求。

（二）面临的安全威胁

内部安全威胁

烟草行业在信息化过程中，内部存在多方面的安全威胁。一方面，员工违规操作是较为常见的问题。部分员工可能由于安全意识淡薄，比如随意使用未经许可的移动存储设备在企业内部电脑上拷贝数据，容易将病毒带入企业信息系统，同时也可能在不经意间造成内部数据泄露，像将含有客户信息的文件发送给外部无关人员等情况。还有些员工可能因工作疏忽，在离职或岗位调动时未妥善交接数据权限，导致后续的数据管理出现混乱，增加数据丢失或被不当访问的风险。

另一方面，企业内部的管理漏洞也不容忽视。例如权限管理不严格，一些员工可能获得了超出其岗位需求的高权限，能够访问和操作本不应涉及的敏感数据，这就为数据安全埋下隐患。还有内部的信息系统维护不到位，缺乏定期的安全检查与漏洞修复，使得系统本身存在安全弱点，容易被内部别有用心的人员利用，从而威胁到企业数据安全。

外部安全威胁

从外部来看，网络攻击是烟草行业面临的严峻挑战之一。黑客可能会出于各种目的，如窃取商业机密、破坏企业运营等，对烟草企业的信息系统发起攻击，常见的有利用系统漏洞进行入侵，植入恶意软件、木马程序等，进而获取企业核心数据，或者干扰系统正常运行，导致生产、销售等环节出现中断，影响企业的经济效益。

恶意窃取也是外部威胁的重要方面。竞争对手或者不法分子可能会试图通过网络嗅探、社会工程学攻击等手段，获取烟草企业的商业机密数据，例如新品研发计划、营销策略等关键信息，以此来抢占市场先机或者谋取不正当利益。另外，随着信息化程度的加深，烟草行业信息系统面临的外部攻击面不断扩大，网络钓鱼邮件、分布式拒绝服务攻击（DDoS）等形式多样的攻击手段层出不穷，进一步加剧了外部安全威胁的复杂性和严峻性，也凸显了保障数据安全的紧迫性。

（三）安全需求归纳

基于上述对烟草行业数据特点以及面临的安全威胁分析，其在信息安全方面有着多方面的需求。

在保密性方面，需要确保烟草行业涉及的各类商业机密数据，如工艺配方、销售渠道信息、新品研发计划等，严格限制在授权范围内访问，防止内部员工的不当泄露以及外部的恶意窃取。要通过合理的访问控制机制，让不同层级、不同岗位的人员只能获取与其工作相关且符合其权限的数据，杜绝高级别机密信息流向低级别主体，保障企业在市场竞争中的核心优势不被侵犯。

对于完整性而言，无论是生产环节的产量数据、质量检测数据，还是销售环节的客户信息、市场需求分析数据等，都必须保证其在整个生命周期内的准确性和一致性。要防止数据在存储、传输、使用过程中被篡改或者因低完整性的数据混入而遭到破坏，确保企业依据准确的数据进行生产安排、营销策略制定等决策活动，维持企业运营的正常秩序。

可用性同样重要，烟草行业的信息系统需保证在需要时能够正常提供服务，例如生产线上的数据监控系统、销售端的订单处理系统等，要避免因内部故障或者外部攻击导致系统瘫痪，使相关业务无法开展。要具备完善的备份恢复机制、应急响应机制，确保在遭遇突发情况时能够快速恢复系统运行，减少对企业生产、销售等环节的影响，保障企业业务的连续性。

这些信息安全需求是后续探讨 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在烟草行业应用的重要基础，通过合理应用相应模型，有望满足上述需求，构建起更为可靠的信息安全防护体系。

四、Bell-Lapadula 模型在烟草行业的应用

（一）应用场景列举

在烟草行业中，Bell-Lapadula 模型有着诸多适用的应用场景，以下为具体说明：

研发部门

烟草行业的研发部门承载着新产品开发的重任，例如新品烟草的配方研发工作。新品配方堪称企业的核心机密，关乎着产品能否在市场上脱颖而出以及企业未来的市场份额与经济效益。在此场景下，Bell-Lapadula 模型能够发挥关键作用。研发团队成员依据其在项目中的职责、权限以及对配方信息知悉的必要程度，被划分为不同的安全级别主体。比如，负责核心配方调制的高级研究员处于较高安全级别，而参与基础辅助性实验的初级人员则处于相对较低安全级别。

对于承载配方信息的各类文件、实验数据记录等客体，同样依据其机密程度进行密级划分。像完整的核心配方文档属于绝密级客体，而一些初步的成分测试数据可能属于机密级客体。借助 Bell-Lapadula 模型的简单安全特性，低级别主体（如初级人员）无法读取高级别客体（如核心配方文档），严格限制了机密信息的知悉范围，避免了配方信息被无关人员获取而导致泄露风险。同时，依据 * 特性，高级别主体（如高级研究员）可以向更高级别或者同等密级的客体（如向核心配方完善记录文档）写入经过验证的数据，保障了研发过程中数据更新的安全性与规范性，从整体上保护了新产品配方等机密信息。

管理决策层

管理决策层需要处理大量涉及企业战略、敏感决策等重要文件，这些文件一旦泄露，可能会使企业在市场竞争中陷入被动。例如，有关企业下一年度的新品投放计划、重大投资决策以及与供应商的关键合作策略等文件。在这个场景中，运用 Bell-Lapadula 模型，将不同层级的管理人员设定为不同安全级别的主体，比如企业高层领导处于顶级安全级别，部门经理处于中级安全级别，基层主管处于较低安全级别。

相应地，各类决策文件按照重要性和机密程度划分为不同密级客体，像涉及企业长远发展战略的文件为绝密级，部门阶段性工作计划为机密级。基于模型的规则，基层主管只能访问与其工作直接相关的低密级客体（如所在部门的常规业务执行文件），无法查看高级别机密文件，防止了敏感信息在企业内部过度扩散。而高层领导则可依据需要，对高级别决策文件进行查看和根据授权向相应密级客体写入审批意见等操作，保障了管理决策过程中信息的保密性以及决策流程的有序性，限制了敏感决策文件访问权限，使重要信息牢牢把控在合适层级人员手中。

（二）实际案例剖析

以某大型烟草企业 A 为例，该企业在信息安全建设过程中引入了 Bell-Lapadula 模型，取得了显著成效。

首先，在主体和客体的安全级别划分方面，企业针对内部员工，依据岗位职能、职责范围以及对信息的需求程度，将主体划分为五个不同安全级别，从低到高依次为普通员工级、基层管理级、中层管理级、高层管理级以及核心决策级。例如，普通员工级主体主要涵盖生产线上的操作工人、仓库管理员等，他们仅需知晓和操作与本职工作紧密相关的基本生产数据、库存记录等；而核心决策级主体则是企业的董事长、总经理等高层领导，他们需要掌握涉及企业整体战略、重大投资以及核心商业机密等信息。

对于客体，企业按照信息的机密性和重要性，划分了公开、内部、机密、绝密四个密级。像企业对外发布的一般性宣传资料属于公开级客体，内部的工作流程手册、部门规章制度等划分为内部级客体，涉及新品研发阶段性成果、销售渠道布局调整计划等归为机密级客体，而完整的核心工艺配方、未来五年战略规划等则属于绝密级客体。

在访问权限设置上，依据 Bell-Lapadula 模型的规则，普通员工级主体仅拥有对公开级和部分内部级客体的只读权限，例如可以查看企业内部的通知公告、本岗位的操作规范文件等，但无法对机密级及以上客体进行任何访问操作。基层管理级主体除了享有普通员工级的权限外，还可对部分机密级客体拥有只读权限，便于了解所在部门相关工作涉及的重要信息。中层管理级主体能够读取机密级客体以及向机密级和绝密级客体进行符合授权的写入操作，例如向涉及本部门业务的战略执行计划文件中添加工作进展情况等内容。高层管理级主体可以读取绝密级客体，并在经过严格审批流程后对绝密级客体进行相应更新操作。核心决策级主体则拥有对所有级别客体的全面读写及控制权限，确保能从全局把控企业信息并做出决策。

在安全规则制定方面，企业制定了详细的访问控制流程和审批机制。例如，当某中层管理人员需要访问绝密级的重要市场调研报告时，需先向上级领导提交访问申请，说明访问目的、预计使用方式等信息，经过高层管理级和核心决策级主体的层层审批通过后，方可获得限时的只读权限进行查看，且系统会记录整个访问过程，便于后续审计与追踪。

通过 Bell-Lapadula 模型的应用，企业 A 在实际运营中有效避免了多起可能的信息泄露事件，保障了如新品研发过程中的配方信息安全，以及管理决策过程中敏感文件的保密性，使企业在激烈的市场竞争中能够稳固保持自身的核心优势，同时也为企业内部信息的规范化管理提供了有力支撑，提升了整体信息安全管理水平。

（三）应用优势与局限

应用优势

防止机密信息泄露：烟草行业存在大量如新品配方、销售渠道布局、营销策略等机密信息，Bell-Lapadula 模型通过严格的 “下读上写” 规则，依据主体和客体的安全级别及范畴进行访问控制。低级别主体无法随意访问高级别机密信息，从根本上杜绝了因内部权限管理混乱或者外部非法获取导致的信息泄露风险，有力保障了企业核心机密的安全性，维持企业在市场中的竞争优势。

符合行业层级管理特点：烟草企业内部有着清晰的层级结构，从基层员工到高层管理者，不同层级所负责的工作内容以及对信息的需求和知悉范围各不相同。Bell-Lapadula 模型能够很好地与之契合，将这种层级关系映射为主体的安全级别差异，对不同密级的信息进行精准管控，使信息在合适的层级范围内流转和使用，既保障了工作开展所需的信息支持，又避免了信息的无序扩散，有助于提升企业内部管理效率和信息管理的规范化程度。

应用局限

灵活性不足：烟草行业的业务并非一成不变，随着市场环境变化、新产品研发推进以及营销策略调整等，信息的重要性和访问需求也会动态变化。然而，Bell-Lapadula 模型一旦设定好主体和客体的安全级别以及访问规则，更改相对复杂，难以快速适应这种频繁变化的业务需求。例如，当企业临时组建跨部门项目团队来攻克某项新技术难题时，团队成员来自不同安全级别岗位，如何灵活调整其对相关研发资料的访问权限，模型在应对这类情况时显得不够灵活。

性能开销：在大型烟草企业中，信息系统的数据量庞大、用户众多且业务流程复杂，实施 Bell-Lapadula 模型需要对每次的访问请求进行严格的规则校验、安全级别比对等操作，这会在一定程度上增加系统的运算负担，消耗更多的系统资源，影响信息系统的整体运行效率。尤其是在业务高峰期，大量的访问请求同时出现时，可能会出现系统响应延迟等问题，对企业正常的生产、销售等业务环节的信息交互及时性产生一定干扰。

五、Biba 模型在烟草行业的应用

（一）应用场景列举

质量检测数据管理

在烟草行业的质量检测环节，会产生海量关乎产品品质的数据，例如烟草原料的各项理化指标数据、成品烟的焦油含量、一氧化碳含量等检测结果。这些数据的准确性和完整性对于把控产品质量、符合国家标准以及满足消费者健康需求至关重要。

Biba 模型在此场景下可发挥关键作用。以某烟草生产车间为例，质量检测设备作为产生数据的主体，其被设定为较高完整性级别，因为它们输出的数据是直接反映产品实际质量状况的 “源头” 信息。而负责收集、整理和分析这些数据的质量检测人员所使用的办公电脑系统等可视为相对低完整性级别的主体。依据 Biba 模型的简单完整性公理，低完整性级别的办公电脑系统主体不能从高完整性级别的检测设备主体处读取不符合其自身完整性级别的数据，这就防止了数据在获取源头被恶意篡改或者错误传递，保障了质量检测数据从产生之初就是可靠的。

同时，在后续的数据传输环节，比如要将车间检测数据汇总上传至企业的质量管控中心数据库（可视为高完整性的客体），那些低完整性的临时存储介质或者传输链路等主体，无法对高完整性的管控中心数据库进行不符合规则的写入操作，避免了低质量、可能被篡改的数据混入高完整性的核心质量数据存储库中，从而确保整个质量检测数据链条上的数据完整性，为后续的产品质量追溯、问题排查以及改进措施制定提供了准确可靠的数据基础。

供应链信息维护

烟草行业的供应链涵盖了从烟草种植、原料采购、生产加工到仓储物流以及销售等多个环节，每个环节都会产生大量信息，像种植户提供的烟草原料品质信息、供应商的供货批次与数量详情、物流运输过程中的货物状态与位置信息以及销售端的产品出入库数据等。这些上下游信息的完整性对于保障整个供应链的顺畅运作、合理安排生产计划以及及时响应市场需求起着关键作用。

运用 Biba 模型，可将烟草企业的供应链管理系统中，处于核心管控地位的总数据库设定为高完整性级别主体，因为它需要汇总并处理来自各个环节准确无误的信息，以做出合理的资源调配、生产调度等决策。而各个环节的信息录入终端、基层业务系统等可视为低完整性级别主体。根据 Biba 模型的规则，低完整性级别的信息录入终端主体不能向高完整性级别的总数据库主体写入不符合其完整性要求的数据，比如物流运输环节的工作人员若想篡改运输时长、货物损耗等实际数据并上传至总数据库是不被允许的，这样就防止了低完整性、可能存在错误或者恶意篡改的数据进入核心数据库，保证了整个供应链信息的完整性，使得企业能依据准确完整的信息实现上下游的高效协同，优化库存管理、降低运营成本等。

（二）实际案例剖析

以国内某知名烟草企业 B 为例，该企业在生产环节十分注重数据完整性的保障，特别是在涉及产品质量把控以及生产流程衔接的关键数据管理方面，引入了 Biba 模型并取得了良好成效。

在该企业的生产线上，分布着多个用于实时监测生产参数的传感器，比如温度传感器、湿度传感器以及物料流量传感器等，这些传感器作为产生数据的主体，依据其数据对生产过程的重要性以及准确性要求，被赋予了高完整性级别。因为这些传感器所采集的数据将直接影响后续生产环节的调控以及产品质量的判定。而与之相连的车间数据采集终端，其主要负责收集各个传感器的数据并进行初步的整合与简单处理，被设定为相对低完整性级别主体。

按照 Biba 模型的简单完整性公理，车间数据采集终端这个低完整性级别主体不能从高完整性级别的传感器处读取不符合规则的数据，确保了数据在源头采集时的真实性和准确性。例如，若某个温度传感器出现故障导致数据异常（完整性受损），那么数据采集终端会依据模型规则拒绝接收该异常数据，避免了错误数据进入后续流程。

进一步，车间数据采集终端需要将整合好的数据传输至企业的生产管理中心数据库，此数据库作为整个生产环节中用于存储核心数据、指导生产计划调整以及质量追溯的关键客体，被设定为高完整性级别。根据 Biba 模型的 * 特性，数据采集终端这个低完整性级别主体不能向上修改（写入）生产管理中心数据库中的高完整性数据，除非经过严格的数据验证和符合模型规则的授权流程。这就有效防止了在数据传输过程中，因网络故障、人为恶意篡改等因素导致的数据完整性破坏。

在实际运行过程中，曾有一次车间网络受到不明干扰，部分数据采集终端出现短暂的数据波动情况，但由于 Biba 模型的防护，那些不符合高完整性要求的数据都被拦截在生产管理中心数据库之外，没有对后续的生产计划制定、质量把控等关键业务流程造成影响，保障了企业生产环节数据的可靠准确，维持了整个生产业务流程的顺畅进行，也凸显了 Biba 模型在保障烟草企业生产数据完整性方面的实际价值。

（三）应用优势与局限

应用优势

确保数据质量：烟草行业的各类决策，无论是生产计划调整、新品投放还是市场策略制定等，都高度依赖准确完整的数据。Biba 模型聚焦于数据完整性保护，通过限制低完整性数据流入高完整性环节，从源头上避免了数据被篡改、错误混入等情况的发生。例如在质量检测环节防止检测数据被随意更改，在供应链环节杜绝虚假的库存、运输等信息进入核心管理系统，从而为企业提供了高质量的数据支撑，使得决策层能够依据可靠的数据做出精准的判断和合理的规划，提升企业整体运营效率和市场竞争力。

维护业务连贯性：在烟草行业复杂的业务流程中，各个环节相互关联、相互影响，数据在其中起到了穿针引线的关键作用。Biba 模型保障了数据在不同环节、不同主体之间流转时的完整性，使得上下游业务能够顺畅衔接。比如在生产与销售环节的衔接上，准确的生产产量数据、产品质量数据能够完整无误地传递至销售端，销售端依据这些数据合理安排库存调配、制定销售策略等，避免了因数据错误导致的业务停滞、资源浪费等问题，维持了整个业务链条的连贯性，保障企业能够稳定有序地开展各项经营活动。

应用局限

保密性兼顾不足：Biba 模型主要关注的是数据完整性，其规则设计围绕防止低完整性数据对高完整性数据的破坏，对于数据的保密性考虑相对欠缺。而烟草行业中存在大量如新品研发计划、核心工艺配方等机密信息，仅依靠 Biba 模型无法有效防止这些敏感信息被未授权的主体访问和泄露。例如，在一个应用了 Biba 模型的生产管理系统中，虽然能保证生产数据的完整性，但可能无法阻止内部低权限人员通过其他途径获取到新品研发相关的高机密信息，企业还需搭配其他保密性相关的安全措施来弥补这一不足。

复杂业务场景适配性欠佳：烟草行业随着市场发展和业务拓展，会出现一些复杂的业务场景，如跨部门合作项目、多元化业务融合等情况。在这些场景下，数据的完整性需求变得更加复杂，涉及多个不同类型主体和客体之间的数据交互，且不同主体对于数据完整性的界定和要求也不尽相同。Biba 模型相对固定的规则在应对这类复杂多变的业务场景时，可能难以做到灵活适配，需要花费较大的人力、物力进行定制化调整和优化，才能满足特定场景下的数据完整性保障需求，否则容易出现数据管理漏洞，影响企业业务开展。

六、Bell-Lapadula 模型与 Biba 模型结合应用探讨

（一）结合应用的必要性

烟草行业作为国民经济中实行专卖专营体制的重要组成部分，在信息化建设不断推进的过程中，信息系统涵盖了生产、销售、管理等诸多关键环节，其中存储着大量涉及行业运营、消费者信息、商业机密等重要数据。这些数据的安全与否直接关系到烟草行业的稳定发展以及市场竞争力。

一方面，从保密性角度来看，烟草行业存在如新品研发计划、核心工艺配方、销售渠道布局等众多高度机密的信息，这些信息一旦泄露给竞争对手或不法分子，可能会使企业在市场竞争中陷入极为被动的局面，甚至遭受巨大的经济损失。例如，新品研发计划若提前被泄露，竞争对手可能提前推出类似产品抢占市场份额；核心工艺配方若被窃取，企业产品独特的品质优势将不复存在。所以保障数据的保密性，严格限制机密信息在授权范围内访问，是烟草行业信 息安全的重要需求之一。

另一方面，对于数据完整性也有着极高要求。在生产环节，产量数据、质量检测数据等必须准确无误，任何数据的篡改都可能影响生产计划的合理安排以及产品是否符合相关标准的判定；销售环节中客户信息、市场需求分析数据的完整性关乎营销策略制定的科学性与准确性，若数据出现错误或被恶意破坏，企业将难以做出精准的市场决策，影响运营效率和效益。

而 Bell-Lapadula 模型侧重于保障数据的保密性，通过明确的规则限制主体对客体的访问，能够有效防止低级别主体访问高级别机密信息，避免信息泄露风险。Biba 模型聚焦于维护数据完整性，可确保数据在系统内流转过程中遵循从高完整性到低完整性的合理方向，防止低完整性数据对高完整性数据造成破坏，避免数据被未授权修改或破坏。

因此，鉴于烟草行业既需要防止机密信息泄露，又要确保数据在各环节流转时的完整性，单独使用某一个模型无法全面满足信息安全需求，将 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型结合应用具有重要的必要性，能够构建起更为稳固可靠的信息安全防护体系，助力烟草行业在安全的环境下持续健康发展。

（二）结合应用方式与策略

在烟草行业的信息系统架构中，实现 Bell-Lapadula 模型与 Biba 模型的有效结合应用，需要综合考虑多方面因素，采取合理的设置与协同策略。

首先，对于主体和客体需设置多重标签。主体方面，不仅要依据员工在企业内部的层级（如普通员工、基层管理人员、中层管理人员、高层管理人员等）以及岗位职能赋予相应的保密级别，例如高层管理人员可能对应高保密级别，因为他们能够接触到如企业长远发展战略等绝密信息；同时还要根据主体在数据产生、处理、传递等流程中对数据完整性影响的程度确定其完整性级别，像负责核心数据录入且有严格审核机制的岗位主体可设定为高完整性级别。

客体同样如此，针对各类数据文件、数据库等客体，按照其包含信息的机密程度划分保密级别，比如完整的核心工艺配方文件属于绝密级客体，一般性的企业内部通知公告可归为公开级客体；并且依据数据的准确性、重要性以及对整体业务影响的程度来确定完整性级别，像生产线上实时监测设备采集的关键生产参数数据可设定为高完整性级别，仅供特定高完整性主体访问和处理，而一些临时用于数据备份且经过后续验证才能使用的文件则可设为低完整性级别。

其次，协同制定访问控制策略至关重要。基于两种模型的规则，在访问控制时要同时满足保密性和完整性要求。例如，当一个主体（如某中级研发人员）想要访问一个客体（如某新品研发阶段的实验数据文件）时，从保密性角度，依据 Bell-Lapadula 模型的简单安全特性，该主体的保密级别必须不小于客体的保密级别才能进行读操作，防止其获取超出权限的机密信息；从完整性角度，按照 Biba 模型的简单完整性公理，主体的完整性级别也不能低于客体的完整性级别才能进行读取，以此保障读取到的数据是符合其所在环节对数据质量要求的，避免低质量数据影响后续研发判断。

在写操作方面，若主体（如基层销售数据录入人员）要向客体（如企业销售数据库）写入数据，根据 Bell-Lapadula 模型的特性，客体的保密级别要支配主体的保密级别，确保机密信息只能向合适级别流动；同时依据 Biba 模型的特性，主体的完整性级别要小于等于客体的完整性级别，防止低完整性的数据破坏高完整性的数据库内容。

此外，还需要建立完善的安全审计与动态调整机制。通过安全审计记录主体对客体的所有访问操作，便于及时发现是否存在违反保密性或完整性规则的异常访问行为，并进行追溯和分析原因。同时，由于烟草行业业务会随市场变化等因素动态变化，要定期对主体和客体的保密级别、完整性级别以及访问控制策略进行评估和调整，以适应新的业务需求和信息安全形势，确保两模型结合应用的有效性和适应性。

（三）综合应用案例展示

以某大型综合性烟草企业为例，该企业业务涵盖了烟草种植、生产加工、销售以及仓储物流等全产业链环节，在信息安全建设过程中，综合运用了 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型，取得了显著的应用成效。

在主体和客体的标记设置上，企业将主体分为多个层级与类别。例如，在研发部门，核心研发专家作为主体被赋予了高保密级别和高完整性级别，因为他们掌握着新品研发的核心技术和关键数据，这些数据的保密性和完整性要求都极高；而参与辅助实验的初级技术人员则处于相对较低的保密级别和中等完整性级别，他们主要负责基础数据收集等工作，接触的信息机密性相对较低，但也需要保证所收集数据的准确性。对于客体，承载新品研发核心配方的文件库被设定为绝密级保密级别和高完整性级别，是企业的核心机密资产且不容许任何错误或低质量数据混入；而一般性的研发过程记录文档，保密级别设为机密级，完整性级别设为中等，其重要性和对数据质量要求稍低一些。

在访问控制策略方面，严格按照结合后的规则执行。比如，当核心研发专家需要参考之前阶段的实验记录文档（客体）时，从保密性上，其高保密级别满足读取机密级文档的要求；从完整性上，其高完整性级别也符合对中等完整性级别文档的读取条件，从而可以正常进行读取操作，获取所需数据用于后续研发参考。而当基层销售数据录入人员要将新收集的市场销售数据写入企业销售数据库（客体）时，从保密性看，数据库的保密级别高于录入人员的保密级别，符合 Bell-Lapadula 模型 “上写” 规则；从完整性角度，数据库作为高完整性的客体，会对录入数据进行验证等操作，确保低完整性主体不会将错误或不符合要求的数据写入，满足 Biba 模型的相关规则，保障了数据在流入核心数据库时的质量和保密性。

通过这样的综合应用，企业整体信息安全水平得到了极大提升。以往频繁出现的因人为疏忽导致的机密信息可能泄露风险大大降低，如不同层级人员对敏感文件的访问都在严格管控之下，不会出现低级别员工误操作访问到绝密级信息的情况；同时，数据在各业务环节流转过程中的完整性也得到有效保障，像生产环节的质量检测数据、销售环节的客户订单数据等都能准确无误地在相应系统中传递和使用，避免了因数据被篡改或混入低质量数据而导致的业务决策失误。

从业务风险角度来看，企业因信息安全问题引发的潜在损失明显减少，产品研发能够按计划顺利推进，不用担心核心技术被窃取；销售策略制定也更为精准，依靠准确完整的市场数据把握市场动态，提升了市场竞争力，使得企业在复杂多变的市场环境中能够稳定、健康地持续发展，充分彰显了 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型结合应用在烟草行业信息安全保障中的重要价值。

七、烟草行业应用两模型的挑战与应对措施

（一）面临的挑战

1. 人员理解与操作方面

烟草行业的工作人员构成较为复杂，涵盖了从生产一线员工到高层管理人员等多个层级，且不同岗位人员专业背景差异较大。对于 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型这种专业性较强的信息安全模型，很多人员在理解上存在困难。例如，一线生产员工可能只熟悉具体的生产操作流程，对于模型中涉及的主体、客体、安全级别、完整性级别等概念很难快速掌握，不清楚自己在信息访问和操作过程中应遵循怎样的规则。

而管理人员虽具备一定管理知识，但可能缺乏信息安全专业素养，在依据模型进行权限分配、访问审批等操作时，容易出现误判或执行不到位的情况。同时，在实际工作中，人员的流动性也会带来问题，新入职员工需要花费大量时间学习和适应基于这两个模型构建的信息安全体系，期间可能因操作不熟练而出现违反安全规则的行为，影响信息安全。

2. 系统兼容性方面

烟草行业现有的信息系统往往是经过多年建设逐步完善起来的，可能集成了不同时期、不同供应商开发的各类子系统，存在系统架构多样化、技术标准不统一等情况。而 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在应用时，需要与这些既有系统进行深度融合，可能面临兼容性挑战。

例如，部分老旧的生产管理系统可能采用的是过时的操作系统或数据库，无法直接支持模型所需的安全机制配置；一些销售端的业务系统，其数据接口格式与模型要求的数据交互格式不一致，导致数据在传递过程中出现错误或者无法顺利传输，影响模型对信息安全的保障效果。另外，不同子系统间的通信协议差异也可能使模型的访问控制规则难以在整个信息系统中连贯、准确地执行，出现安全管控的漏洞。

3. 安全规则动态调整方面

烟草行业的业务发展受到市场需求变化、政策法规调整以及技术创新等多因素影响，信息的重要性、敏感性以及访问需求处于动态变化之中。比如，随着消费者对健康关注度的提升，烟草企业可能加大对低焦油、低危害烟草产品的研发力度，相应的新品研发过程中的信息保密级别和数据完整性要求会发生改变；又或者在拓展新市场时，销售渠道数据的安全规则需要相应调整。

然而，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型一旦部署实施，其安全规则的调整相对复杂。对主体和客体的安全级别、完整性级别重新定义以及访问控制策略的修改，涉及到多个环节的协调和大量系统配置的更新，很难做到及时、精准地适应业务的动态变化，容易出现规则与实际需求脱节的情况，使得信息安全保障出现滞后性问题。

（二）应对措施建议

1. 加强员工培训

针对不同岗位人员制定分层级、分专业的培训计划。对于一线员工，采用通俗易懂、结合实际工作场景的方式讲解模型的基本概念和与他们日常操作相关的安全规则，例如通过简单案例展示在生产数据录入、查看时如何遵循模型要求，避免违规访问行为。

对管理人员，则侧重于培训其依据模型进行权限管理、访问审批等实际操作技能以及如何从整体上把控信息安全风险，可邀请信息安全专家进行专项讲座，并开展模拟演练，提升其应对复杂信息安全问题的能力。同时，建立完善的员工培训档案，记录培训情况和考核结果，对于新入职员工要求其在规定时间内通过相关培训考核才能正式上岗，确保全体员工都能熟练掌握并遵循基于两模型的信息安全规范。

2. 优化信息系统

对烟草行业现有的信息系统进行全面梳理和整合，统一技术标准和数据格式。对于老旧且难以兼容模型安全机制的子系统，有计划地进行升级改造或者替换，逐步建立起架构统一、兼容性良好的信息系统平台。

在系统集成过程中，加强与模型供应商或专业信息安全技术团队的合作，依据模型要求定制开发数据接口和通信协议转换模块，确保数据在不同子系统间能够准确、顺畅地交互，使模型的访问控制规则能够无缝覆盖整个信息系统。同时，建立系统兼容性测试机制，在每次系统更新或新功能上线前，进行严格的兼容性测试，及时发现并解决可能出现的兼容性问题，保障信息系统与 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的良好适配。

3. 建立灵活的安全管理机制

设立专门的信息安全管理团队，负责实时监测烟草行业业务发展动态以及内外部环境变化对信息安全的影响，定期评估现有安全规则与实际业务需求的契合度。根据评估结果，及时发起对 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型中主体和客体的安全级别、完整性级别以及访问控制策略的调整流程。

在调整过程中，制定详细的变更计划，明确各环节的责任人、时间节点以及回滚机制，确保调整过程有序、可控，尽量减少对正常业务的影响。同时，利用自动化的安全配置管理工具，实现部分规则调整的自动化操作，提高调整效率和准确性。此外，加强与行业内其他企业的信息安全经验交流，借鉴先进的动态安全管理实践案例，不断完善自身的灵活安全管理机制，使信息安全保障能够紧密跟随烟草行业业务变化的步伐。

八、结论与展望

（一）研究结论

通过对 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在烟草行业应用的深入探讨与分析，可以得出以下核心研究结论：

整体应用情况方面，Bell-Lapadula 模型与 Biba 模型在烟草行业多个关键环节均有着适配的应用场景。Bell-Lapadula 模型侧重于保密性保障，在烟草行业的研发部门、管理决策层等场景中，通过划分主体与客体的安全级别，严格限制了机密信息的访问范围，防止低级别主体获取高级别机密信息，有效避免了如新品研发计划、核心工艺配方等关键商业机密的泄露风险。例如在大型烟草企业的实际应用案例中，依据该模型设置不同层级主体对相应密级客体的访问权限，规范了信息流转秩序。

Biba 模型聚焦于数据完整性维护，在质量检测数据管理、供应链信息维护等环节发挥重要作用。它通过限定数据在不同完整性级别主体与客体间的合理流转方向，防止低完整性数据混入高完整性数据中，确保了烟草生产环节质量检测数据的准确性以及供应链各环节信息的可靠，为企业依据准确数据进行生产安排、资源调配等决策提供了有力支撑，像在相关企业案例中，有效拦截了异常数据进入核心数据库，保障了业务流程的顺畅进行。

在应用效果上，两模型单独应用时均能在各自侧重的信息安全维度为烟草行业带来积极影响。Bell-Lapadula 模型契合烟草企业层级管理特点，保障了信息在合适范围内传播，提升内部管理效率；Biba 模型保障了数据质量，维护了业务连贯性，助力企业各环节高效协同开展经营活动。

然而，两模型在应用中也存在一些问题。Bell-Lapadula 模型灵活性不足，面对烟草行业动态变化的业务需求，如临时跨部门项目开展时，难以快速调整主体访问权限；且在大型企业复杂的信息系统环境下，其规则校验等操作会增加性能开销，影响系统响应效率。Biba 模型则对数据保密性兼顾不够，无法有效防止机密信息被未授权访问，在复杂业务场景下适配性欠佳，应对跨部门合作等多变业务场景时，需耗费较多资源进行定制化调整以满足数据完整性保障需求。

综合来看，将 Bell-Lapadula 模型与 Biba 模型结合应用具有重要价值与必要性，通过合理设置主体和客体的多重标签、协同制定访问控制策略以及建立安全审计与动态调整机制等方式，能够构建更为稳固可靠的信息安全防护体系，全面满足烟草行业对保密性与完整性的双重要求，提升整体信息安全水平，降低业务风险，促进烟草行业在安全环境下持续健康发展。

（二）未来展望

展望未来，烟草行业在信息安全领域进一步优化应用 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型有着诸多值得探索与实践的方向。

在优化信息安全体系方面，首先应持续加强员工培训力度，鉴于人员理解与操作存在的挑战，需不断深化分层级、分专业的培训模式，结合新兴的培训技术手段，如线上虚拟仿真培训、即时互动式案例教学等，让不同岗位人员更深入理解模型内涵及操作规范，提高全员信息安全素养与合规操作能力，降低因人为因素导致的信息安全风险。

同时，要进一步优化信息系统架构，随着技术发展持续整合现有系统，引入更先进的兼容性技术框架，例如采用微服务架构理念对系统进行模块化改造，增强与两模型的适配性，提升系统整体兼容性和数据交互的高效性、准确性，确保模型的安全机制能在复杂多样的信息系统环境中稳定、顺畅运行。

在拓展两模型应用深度广度上，烟草行业应结合大数据、人工智能等新兴技术，深化模型应用场景。例如利用大数据分析挖掘技术，精准评估数据在不同业务场景下的保密性和完整性需求变化，进而更合理地动态调整模型中主体和客体的相关级别及访问控制策略；借助人工智能算法实现部分访问控制决策的自动化智能化判断，提高信息安全管理效率。此外，探索在烟草行业新兴业务领域，如电子烟研发生产、烟草文化数字化传播等环节应用两模型，拓展其保障范围，以应对新业务带来的信息安全挑战。

面对不断变化的安全威胁，需建立更为敏锐、灵活的安全威胁监测与响应机制。实时跟踪网络安全领域新出现的攻击手段、风险趋势，利用威胁情报平台等工具及时获取外部威胁信息，提前做好防范准备。同时，基于行业内信息共享与协同合作，共同研究应对新型安全威胁的策略与措施，及时更新完善两模型结合应用的安全规则，