一、緒論

（一）研究背景與意義

煙草行業作為經濟的重要組成部分，實現了經濟效益的連年增長。與此同時，煙草行業也在不斷推進信息化建設，信息系統涵蓋了生產、銷售、管理等諸多環節，其中存儲著大量涉及行業運營、消費者信息、商業機密等重要數據。然而，隨著信息化應用的日益廣泛，信息系統中存儲的數據量不斷加大，網絡拓撲結構趨于復雜，信息集成共享也更加廣泛，煙草行業信息安全面臨著諸多嚴峻挑戰。

一方面，內部可能存在保密工作不到位、管理出現漏洞等情況，導致系統遭到破壞、數據丟失；另一方面，外部黑客攻擊、病毒侵入、垃圾郵件等威脅也防不勝防，這些都可能造成信息的泄露、更改或破壞，進而影響煙草行業的正常運營以及穩定發展。

在此背景下，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的應用具有重要意義。Bell-Lapadula 模型側重于維護系統的保密性，通過明確的規則限制主體對客體的訪問，能夠有效防止低級別主體訪問高級別機密信息，避免信息泄露風險，保障煙草行業中諸如新品研發計劃、營銷策略等敏感商業信息的安全。而 Biba 模型聚焦于數據完整性保護，通過相應規則防止低完整性主體將信息傳遞給高完整性主體，可確保煙草行業生產、銷售等環節數據的準確性和完整性，避免如產量數據、銷售數據被篡改而影響決策制定。二者應用于煙草行業，有助于構建更為穩固可靠的信息安全防護體系，保障行業數據安全，促進煙草行業在穩定、安全的環境下持續健康發展。

（二）研究目的與方法

本研究旨在深入且全面地剖析 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在煙草行業的具體應用情況。首先，詳細探究這兩種模型如何與煙草行業的業務流程及信息系統特點相契合，了解它們在實際應用中是怎樣發揮保障信息安全的作用，包括在不同業務板塊（如煙草生產環節的數據管理、銷售渠道中的客戶信息保護、專賣管理中的執法數據保密等）對信息保密性與完整性的具體維護機制。

其次，分析兩種模型應用于煙草行業所展現出的優勢，例如在防止信息泄露、確保數據準確可靠方面相較于傳統安全措施的突出效果，以及對提升行業整體信息安全管理水平、增強應對內外部安全威脅能力等方面的積極影響。同時，也會探討其存在的局限性，像可能在面對復雜多變的業務需求或動態的信息環境時所暴露出的靈活性不足等問題。

為達成上述研究目的，本研究將采用多種研究方法。一是文獻研究法，廣泛查閱國內外關于信息安全模型、煙草行業信息化建設以及二者結合應用的相關學術文獻、行業報告、政策文件等資料，深入梳理 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的理論基礎、發展歷程、應用案例等內容，同時掌握煙草行業信息安全現狀及需求，為本研究提供堅實的理論依據和背景參考。二是案例分析法，選取煙草行業內具有代表性的企業或具體項目作為案例，深入考察它們在應用 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型過程中的實踐經驗、遇到的問題以及解決措施等情況，通過實際案例剖析來直觀展現模型的應用效果和實際價值，進而總結出一般性的規律和應用建議，為更多煙草企業提供借鑒。

（三）研究范圍與限制

本研究聚焦于煙草行業全產業鏈的主要業務板塊和核心流程中的信息安全應用情況，涵蓋煙草種植環節的生產數據管理（例如種植面積、品種信息、病蟲害防治數據等），工業生產環節的生產計劃、工藝配方、質量檢測數據等信息安全保障，煙草銷售環節中涉及的客戶信息、銷售渠道數據、市場需求分析數據的安全防護，以及專賣管理環節的執法數據、許可證審批信息等內容。

不過，在研究過程中也存在一定限制。一方面，由于煙草行業部分數據涉及商業機密，獲取詳細、全面且準確的數據存在一定難度，這可能會影響對模型應用實際效果分析的精準性和深度。部分企業出于保密考慮，不愿完全公開其信息安全管理中關于模型應用的具體參數、配置情況等關鍵信息，使得研究難以獲取最一手、最詳實的內部資料。另一方面，信息安全領域技術發展迅速，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在實際應用中的情況也處于動態變化之中，本研究雖力求緊跟行業發展前沿，但可能受限于研究周期，無法涵蓋所有最新的應用場景和技術變化情況。

二、Bell-Lapadula 模型與 Biba 模型理論基礎

（一）Bell-Lapadula 模型概述

Bell-Lapadula 模型（以下簡稱 BLP 模型）是在 1973 年由 D.Bell 和 J.LaPadula 提出并加以完善的。其設計初衷是為了解決軍方系統的安全問題，特別是針對具有密級劃分信息的訪問控制問題。它是第一個運用比較完整的形式化方法對系統安全進行嚴格證明的數學模型，在計算機系統的安全描述方面應用廣泛。

從模型定義的集合來看，主要包含以下幾個方面：

主體集合：主體指的是用戶或代表用戶的進程，是能使信息流動的實體，用表示。

客體集合：客體涵蓋了文件、程序、存貯器段等，甚至主體也可看作特殊的客體，記為。

密級集合：主體或客體的密級集合用表示，元素之間呈全序關系，例如常見的密級有公開（Unclassified）、受限（Restricted）、保密（Confidential）、秘密（Secret）、頂級機密（Top Secret）等，且滿足。

部門或類別集合：用表示，用于進一步區分主體或客體所屬的不同領域等情況。

訪問屬性集：包含只讀（r）、讀寫（w）、執行（e）、添加（只寫，a）、控制（c）等不同訪問權限，記為。

請求元素集：像 get（得到）、give（賦予）、release（釋放）、rescind（撤銷）、change（改變客體的安全級）、create（創建客體）、delete（刪除客體）等操作請求元素，記為。

判斷集（結果集）：包含 yes（請求被執行）、no（請求被拒絕）、error（系統出錯，有多個規則適合于這一請求）、?（請求出錯，規則不適用于這一請求），用表示。

訪問矩陣集：元素是一的矩陣，的元素，用于表示在當前狀態下主體對客體所擁有的訪問權限。

系統狀態可以用這樣的狀態集合來表示，狀態用有序三元組呈現，其中，是當前訪問集；是訪問矩陣；，和分別表示主體的密級和部門集，和分別表示客體的密級和部門集。

BLP 模型具有幾個重要的安全特性：

簡單安全特性（Simple Security Property）：主體對客體進行讀訪問的必要條件是主體的安全級別不小于客體的安全級別，并且主體的范疇集合必須包含客體的全部范疇，也就是主體只能讀取屬于自己類別或包含自己類別的客體，即所謂的 “向下讀”。例如，若主體的安全許可為保密級別，那么它不能讀取絕密級別的數據，該特性有助于防止高安全級別的信息流向低安全級別的主體，保障信息的機密性。

* 特性（Star Property）：主體對客體進行寫訪問的必要條件是客體的安全級別必須支配主體的安全級別，且客體的范疇集合要包含主體的全部范疇，意味著主體只能向屬于自己類別或包含自己類別的客體寫入數據，即 “向上寫”。這確保了只有經過授權的主體才能在適當的級別寫入數據，防止非授權信息的向上流動和擴散。

BLP 模型的基本安全策略是 “下讀上寫”，即主體可以讀安全級別比它低或相等的客體，也可以寫安全級別比它高或相等的客體。通過將信息安全劃分為多個級別，每個級別配以唯一的標識符，以此確保高級別用戶不能讀取低級別用戶的數據，從而有效地保護了數據的機密性。

（二）Biba 模型概述

Biba 模型是由 K.J.Biba 在 1977 年提出的完整性訪問控制模型，也是一種強制訪問控制模型。其提出主要是為了解決應用程序數據的完整性問題，側重于防止數據從低完整性級別流向高完整性級別，與關注保密性的 BLP 模型有所不同，它的訪問控制是建立在完整性級別之上的，并不關心信息保密性的安全級別。

Biba 模型同樣利用主體、客體和完整性級別來描述安全策略要求，其中主體是指訪問數據的用戶或程序，客體是指被訪問的數據或資源，完整性級別則用于體現數據的重要性以及對數據完整性的需求，高完整性級別表示數據更為重要，低完整性級別表示數據的重要性相對較低。

Biba 模型具備三個主要的安全特性：

簡單完整性公理：主體對客體進行修改訪問的必要條件是主體的完整性級別不小于客體的完整性級別，并且主體的范疇集合包含客體的全部范疇，即主體不能向下讀，可以理解為能向上讀。例如，高完整性級別的主體不能從低完整性級別的客體處讀取數據，以此防止低完整性數據對高完整性主體產生影響，保障數據的源頭質量。

* 特性：主體的完整性級別小于客體的完整性級別時，主體不能修改客體，也就是主體不能向上寫，可以理解為能向下寫。該特性防止了低完整性級別的主體去篡改高完整性級別的數據，避免重要數據被低質量的數據破壞。

調用特性：主體的完整性級別小于另一個主體的完整性級別時，不能調用另一個主體。這能防止低完整性的主體去調用高完整性主體的程序或服務，避免可能出現的錯誤調用或者惡意利用情況。

通過這些規則，Biba 模型構建起了保障數據完整性的核心機制，確保系統中的數據在流動和使用過程中，始終遵循從高完整性到低完整性的合理方向，防止不符合要求的數據對高完整性數據造成破壞，從而保證整個系統數據的準確性和一致性。

（三）兩模型對比分析

關注重點差異：

BLP 模型：側重于保密性，旨在防止非授權信息的擴散，核心是通過 “下讀上寫” 等規則，嚴格限制主體對不同密級客體的訪問，確保高級別機密信息不會被低級別主體獲取，重點保護信息的機密性，像是軍事、政府等對信息保密要求極高的領域，該模型應用意義重大。

Biba 模型：聚焦于數據完整性，關注的是數據在系統內流轉過程中的準確性和一致性，運用如簡單完整性公理等規則，防止低完整性級別的數據流入高完整性級別，避免數據被未授權修改或破壞，在如金融、醫療等對數據準確性要求嚴苛的行業應用廣泛。

訪問控制規則區別：

BLP 模型：其簡單安全特性規定主體只能讀安全級別比自身低或相等的客體（向下讀），* 特性要求主體只能寫安全級別比自身高或相等的客體（向上寫）。例如，在一個采用 BLP 模型的軍事文件管理系統中，秘密級別的人員可以查看公開和秘密級別的文件（向下讀），但只能向秘密、機密、絕密級別文件寫入內容（向上寫）。

Biba 模型：簡單完整性公理限制主體不能向下讀，* 特性使得主體不能向上寫，調用特性約束低完整性主體不能調用高完整性主體。比如在一個軟件項目開發的管理系統應用 Biba 模型時，高完整性的核心代碼模塊所在主體，不會去讀取低完整性的測試代碼主體中的數據（不能向下讀），低完整性的外部插件主體也無法修改高完整性的核心模塊數據（不能向上寫）。

適用場景不同：

BLP 模型：適用于對信息保密性要求優先的場景，比如國防軍事系統中涉及國家機密文件的存儲、訪問控制，還有政府部門的一些敏感政策文件、情報資料等管理場景，需要嚴格把控信息的知悉范圍，防止泄密。

Biba 模型：更契合對數據完整性要求極高的場合，像金融交易系統中，客戶的賬戶余額、交易記錄等數據不容許被錯誤修改或被低質量的數據影響；醫療信息系統里，患者的病歷、診斷結果等關鍵數據也需要保證其完整性，防止被惡意篡改或者因低完整性數據混入而出現錯誤。

從互補性來看，在很多復雜的信息系統中，保密性和完整性往往都需要兼顧，BLP 模型和 Biba 模型可以相互配合使用。例如在一個大型企業的綜合信息管理系統中，對于涉及企業核心技術研發計劃等機密內容，可以采用 BLP 模型保障其保密性；而對于生產環節中的產量數據、質量檢測數據等，運用 Biba 模型確保其完整性，從而構建起一個更為全面、穩固的信息安全防護體系。

二者的差異性也較為明顯，在規則設定、應用目標等方面截然不同，這就要求在實際應用時，要根據具體的信息安全需求、業務特點等因素，合理選擇單獨使用或者聯合運用這兩個模型來保障信息安全。

三、煙草行業信息安全需求分析

（一）煙草行業數據特點

煙草行業在生產、銷售、倉儲等多個環節會產生類型豐富的數據，且具備獨特的數據特點。

在生產環節，會涉及如煙草種植的種植面積、品種信息、病蟲害防治數據，工業生產中的生產計劃、工藝配方以及質量檢測數據等。這些數據往往具有較高的敏感性，例如工藝配方屬于企業的核心商業機密，關乎產品的獨特品質與市場競爭力，一旦泄露可能導致競爭對手模仿，使企業失去優勢。而質量檢測數據也反映了產品是否符合相關標準，若被篡改會影響對產品質量的準確判斷，其數據量級依據企業的生產規模大小而定，大型煙草企業的此類數據量往往較為龐大。

銷售環節包含客戶信息、銷售渠道數據以及市場需求分析數據等。客戶信息涵蓋了消費者的個人基本情況、購買偏好等內容，屬于隱私信息，需嚴格保密，其數據量級會隨著客戶群體的擴大而不斷增加。銷售渠道數據則涉及不同地區的經銷商、銷售網絡布局等商業機密內容，對企業的市場掌控至關重要，數據量級取決于企業銷售覆蓋范圍的廣度和深度。市場需求分析數據是企業制定營銷策略的重要依據，其準確性影響著企業的市場反應能力，數據量也會隨著市場調研的不斷深入而增多。

倉儲環節主要涉及庫存數量、倉儲位置、貨物出入庫記錄等數據。庫存數量反映了企業的產品儲備情況，對于合理安排生產與銷售具有關鍵作用，倉儲位置也屬于企業內部管理的重要信息，貨物出入庫記錄則關乎產品的流向追蹤與賬目核對，這些數據量級同樣與企業的業務規模相關，且數據的敏感性在于其反映了企業的實際運營狀態，一旦被不法分子獲取，可能被利用進行不正當競爭或擾亂企業正常的倉儲物流秩序。

總體而言，煙草行業的數據敏感性程度較高，大量數據都涉及商業機密或者消費者隱私等重要方面，并且隨著行業不斷發展，數據量級也處于持續增長的態勢，這對數據的安全管理提出了更高要求。

（二）面臨的安全威脅

內部安全威脅

煙草行業在信息化過程中，內部存在多方面的安全威脅。一方面，員工違規操作是較為常見的問題。部分員工可能由于安全意識淡薄，比如隨意使用未經許可的移動存儲設備在企業內部電腦上拷貝數據，容易將病毒帶入企業信息系統，同時也可能在不經意間造成內部數據泄露，像將含有客戶信息的文件發送給外部無關人員等情況。還有些員工可能因工作疏忽，在離職或崗位調動時未妥善交接數據權限，導致后續的數據管理出現混亂，增加數據丟失或被不當訪問的風險。

另一方面，企業內部的管理漏洞也不容忽視。例如權限管理不嚴格，一些員工可能獲得了超出其崗位需求的高權限，能夠訪問和操作本不應涉及的敏感數據，這就為數據安全埋下隱患。還有內部的信息系統維護不到位，缺乏定期的安全檢查與漏洞修復，使得系統本身存在安全弱點，容易被內部別有用心的人員利用，從而威脅到企業數據安全。

外部安全威脅

從外部來看，網絡攻擊是煙草行業面臨的嚴峻挑戰之一。黑客可能會出于各種目的，如竊取商業機密、破壞企業運營等，對煙草企業的信息系統發起攻擊，常見的有利用系統漏洞進行入侵，植入惡意軟件、木馬程序等，進而獲取企業核心數據，或者干擾系統正常運行，導致生產、銷售等環節出現中斷，影響企業的經濟效益。

惡意竊取也是外部威脅的重要方面。競爭對手或者不法分子可能會試圖通過網絡嗅探、社會工程學攻擊等手段，獲取煙草企業的商業機密數據，例如新品研發計劃、營銷策略等關鍵信息，以此來搶占市場先機或者謀取不正當利益。另外，隨著信息化程度的加深，煙草行業信息系統面臨的外部攻擊面不斷擴大，網絡釣魚郵件、分布式拒絕服務攻擊（DDoS）等形式多樣的攻擊手段層出不窮，進一步加劇了外部安全威脅的復雜性和嚴峻性，也凸顯了保障數據安全的緊迫性。

（三）安全需求歸納

基于上述對煙草行業數據特點以及面臨的安全威脅分析，其在信息安全方面有著多方面的需求。

在保密性方面，需要確保煙草行業涉及的各類商業機密數據，如工藝配方、銷售渠道信息、新品研發計劃等，嚴格限制在授權范圍內訪問，防止內部員工的不當泄露以及外部的惡意竊取。要通過合理的訪問控制機制，讓不同層級、不同崗位的人員只能獲取與其工作相關且符合其權限的數據，杜絕高級別機密信息流向低級別主體，保障企業在市場競爭中的核心優勢不被侵犯。

對于完整性而言，無論是生產環節的產量數據、質量檢測數據，還是銷售環節的客戶信息、市場需求分析數據等，都必須保證其在整個生命周期內的準確性和一致性。要防止數據在存儲、傳輸、使用過程中被篡改或者因低完整性的數據混入而遭到破壞，確保企業依據準確的數據進行生產安排、營銷策略制定等決策活動，維持企業運營的正常秩序。

可用性同樣重要，煙草行業的信息系統需保證在需要時能夠正常提供服務，例如生產線上的數據監控系統、銷售端的訂單處理系統等，要避免因內部故障或者外部攻擊導致系統癱瘓，使相關業務無法開展。要具備完善的備份恢復機制、應急響應機制，確保在遭遇突發情況時能夠快速恢復系統運行，減少對企業生產、銷售等環節的影響，保障企業業務的連續性。

這些信息安全需求是后續探討 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在煙草行業應用的重要基礎，通過合理應用相應模型，有望滿足上述需求，構建起更為可靠的信息安全防護體系。

四、Bell-Lapadula 模型在煙草行業的應用

（一）應用場景列舉

在煙草行業中，Bell-Lapadula 模型有著諸多適用的應用場景，以下為具體說明：

研發部門

煙草行業的研發部門承載著新產品開發的重任，例如新品煙草的配方研發工作。新品配方堪稱企業的核心機密，關乎著產品能否在市場上脫穎而出以及企業未來的市場份額與經濟效益。在此場景下，Bell-Lapadula 模型能夠發揮關鍵作用。研發團隊成員依據其在項目中的職責、權限以及對配方信息知悉的必要程度，被劃分為不同的安全級別主體。比如，負責核心配方調制的高級研究員處于較高安全級別，而參與基礎輔助性實驗的初級人員則處于相對較低安全級別。

對于承載配方信息的各類文件、實驗數據記錄等客體，同樣依據其機密程度進行密級劃分。像完整的核心配方文檔屬于絕密級客體，而一些初步的成分測試數據可能屬于機密級客體。借助 Bell-Lapadula 模型的簡單安全特性，低級別主體（如初級人員）無法讀取高級別客體（如核心配方文檔），嚴格限制了機密信息的知悉范圍，避免了配方信息被無關人員獲取而導致泄露風險。同時，依據 * 特性，高級別主體（如高級研究員）可以向更高級別或者同等密級的客體（如向核心配方完善記錄文檔）寫入經過驗證的數據，保障了研發過程中數據更新的安全性與規范性，從整體上保護了新產品配方等機密信息。

管理決策層

管理決策層需要處理大量涉及企業戰略、敏感決策等重要文件，這些文件一旦泄露，可能會使企業在市場競爭中陷入被動。例如，有關企業下一年度的新品投放計劃、重大投資決策以及與供應商的關鍵合作策略等文件。在這個場景中，運用 Bell-Lapadula 模型，將不同層級的管理人員設定為不同安全級別的主體，比如企業高層領導處于頂級安全級別，部門經理處于中級安全級別，基層主管處于較低安全級別。

相應地，各類決策文件按照重要性和機密程度劃分為不同密級客體，像涉及企業長遠發展戰略的文件為絕密級，部門階段性工作計劃為機密級。基于模型的規則，基層主管只能訪問與其工作直接相關的低密級客體（如所在部門的常規業務執行文件），無法查看高級別機密文件，防止了敏感信息在企業內部過度擴散。而高層領導則可依據需要，對高級別決策文件進行查看和根據授權向相應密級客體寫入審批意見等操作，保障了管理決策過程中信息的保密性以及決策流程的有序性，限制了敏感決策文件訪問權限，使重要信息牢牢把控在合適層級人員手中。

（二）實際案例剖析

以某大型煙草企業 A 為例，該企業在信息安全建設過程中引入了 Bell-Lapadula 模型，取得了顯著成效。

首先，在主體和客體的安全級別劃分方面，企業針對內部員工，依據崗位職能、職責范圍以及對信息的需求程度，將主體劃分為五個不同安全級別，從低到高依次為普通員工級、基層管理級、中層管理級、高層管理級以及核心決策級。例如，普通員工級主體主要涵蓋生產線上的操作工人、倉庫管理員等，他們僅需知曉和操作與本職工作緊密相關的基本生產數據、庫存記錄等；而核心決策級主體則是企業的董事長、總經理等高層領導，他們需要掌握涉及企業整體戰略、重大投資以及核心商業機密等信息。

對于客體，企業按照信息的機密性和重要性，劃分了公開、內部、機密、絕密四個密級。像企業對外發布的一般性宣傳資料屬于公開級客體，內部的工作流程手冊、部門規章制度等劃分為內部級客體，涉及新品研發階段性成果、銷售渠道布局調整計劃等歸為機密級客體，而完整的核心工藝配方、未來五年戰略規劃等則屬于絕密級客體。

在訪問權限設置上，依據 Bell-Lapadula 模型的規則，普通員工級主體僅擁有對公開級和部分內部級客體的只讀權限，例如可以查看企業內部的通知公告、本崗位的操作規范文件等，但無法對機密級及以上客體進行任何訪問操作。基層管理級主體除了享有普通員工級的權限外，還可對部分機密級客體擁有只讀權限，便于了解所在部門相關工作涉及的重要信息。中層管理級主體能夠讀取機密級客體以及向機密級和絕密級客體進行符合授權的寫入操作，例如向涉及本部門業務的戰略執行計劃文件中添加工作進展情況等內容。高層管理級主體可以讀取絕密級客體，并在經過嚴格審批流程后對絕密級客體進行相應更新操作。核心決策級主體則擁有對所有級別客體的全面讀寫及控制權限，確保能從全局把控企業信息并做出決策。

在安全規則制定方面，企業制定了詳細的訪問控制流程和審批機制。例如，當某中層管理人員需要訪問絕密級的重要市場調研報告時，需先向上級領導提交訪問申請，說明訪問目的、預計使用方式等信息，經過高層管理級和核心決策級主體的層層審批通過后，方可獲得限時的只讀權限進行查看，且系統會記錄整個訪問過程，便于后續審計與追蹤。

通過 Bell-Lapadula 模型的應用，企業 A 在實際運營中有效避免了多起可能的信息泄露事件，保障了如新品研發過程中的配方信息安全，以及管理決策過程中敏感文件的保密性，使企業在激烈的市場競爭中能夠穩固保持自身的核心優勢，同時也為企業內部信息的規范化管理提供了有力支撐，提升了整體信息安全管理水平。

（三）應用優勢與局限

應用優勢

防止機密信息泄露：煙草行業存在大量如新品配方、銷售渠道布局、營銷策略等機密信息，Bell-Lapadula 模型通過嚴格的 “下讀上寫” 規則，依據主體和客體的安全級別及范疇進行訪問控制。低級別主體無法隨意訪問高級別機密信息，從根本上杜絕了因內部權限管理混亂或者外部非法獲取導致的信息泄露風險，有力保障了企業核心機密的安全性，維持企業在市場中的競爭優勢。

符合行業層級管理特點：煙草企業內部有著清晰的層級結構，從基層員工到高層管理者，不同層級所負責的工作內容以及對信息的需求和知悉范圍各不相同。Bell-Lapadula 模型能夠很好地與之契合，將這種層級關系映射為主體的安全級別差異，對不同密級的信息進行精準管控，使信息在合適的層級范圍內流轉和使用，既保障了工作開展所需的信息支持，又避免了信息的無序擴散，有助于提升企業內部管理效率和信息管理的規范化程度。

應用局限

靈活性不足：煙草行業的業務并非一成不變，隨著市場環境變化、新產品研發推進以及營銷策略調整等，信息的重要性和訪問需求也會動態變化。然而，Bell-Lapadula 模型一旦設定好主體和客體的安全級別以及訪問規則，更改相對復雜，難以快速適應這種頻繁變化的業務需求。例如，當企業臨時組建跨部門項目團隊來攻克某項新技術難題時，團隊成員來自不同安全級別崗位，如何靈活調整其對相關研發資料的訪問權限，模型在應對這類情況時顯得不夠靈活。

性能開銷：在大型煙草企業中，信息系統的數據量龐大、用戶眾多且業務流程復雜，實施 Bell-Lapadula 模型需要對每次的訪問請求進行嚴格的規則校驗、安全級別比對等操作，這會在一定程度上增加系統的運算負擔，消耗更多的系統資源，影響信息系統的整體運行效率。尤其是在業務高峰期，大量的訪問請求同時出現時，可能會出現系統響應延遲等問題，對企業正常的生產、銷售等業務環節的信息交互及時性產生一定干擾。

五、Biba 模型在煙草行業的應用

（一）應用場景列舉

質量檢測數據管理

在煙草行業的質量檢測環節，會產生海量關乎產品品質的數據，例如煙草原料的各項理化指標數據、成品煙的焦油含量、一氧化碳含量等檢測結果。這些數據的準確性和完整性對于把控產品質量、符合國家標準以及滿足消費者健康需求至關重要。

Biba 模型在此場景下可發揮關鍵作用。以某煙草生產車間為例，質量檢測設備作為產生數據的主體，其被設定為較高完整性級別，因為它們輸出的數據是直接反映產品實際質量狀況的 “源頭” 信息。而負責收集、整理和分析這些數據的質量檢測人員所使用的辦公電腦系統等可視為相對低完整性級別的主體。依據 Biba 模型的簡單完整性公理，低完整性級別的辦公電腦系統主體不能從高完整性級別的檢測設備主體處讀取不符合其自身完整性級別的數據，這就防止了數據在獲取源頭被惡意篡改或者錯誤傳遞，保障了質量檢測數據從產生之初就是可靠的。

同時，在后續的數據傳輸環節，比如要將車間檢測數據匯總上傳至企業的質量管控中心數據庫（可視為高完整性的客體），那些低完整性的臨時存儲介質或者傳輸鏈路等主體，無法對高完整性的管控中心數據庫進行不符合規則的寫入操作，避免了低質量、可能被篡改的數據混入高完整性的核心質量數據存儲庫中，從而確保整個質量檢測數據鏈條上的數據完整性，為后續的產品質量追溯、問題排查以及改進措施制定提供了準確可靠的數據基礎。

供應鏈信息維護

煙草行業的供應鏈涵蓋了從煙草種植、原料采購、生產加工到倉儲物流以及銷售等多個環節，每個環節都會產生大量信息，像種植戶提供的煙草原料品質信息、供應商的供貨批次與數量詳情、物流運輸過程中的貨物狀態與位置信息以及銷售端的產品出入庫數據等。這些上下游信息的完整性對于保障整個供應鏈的順暢運作、合理安排生產計劃以及及時響應市場需求起著關鍵作用。

運用 Biba 模型，可將煙草企業的供應鏈管理系統中，處于核心管控地位的總數據庫設定為高完整性級別主體，因為它需要匯總并處理來自各個環節準確無誤的信息，以做出合理的資源調配、生產調度等決策。而各個環節的信息錄入終端、基層業務系統等可視為低完整性級別主體。根據 Biba 模型的規則，低完整性級別的信息錄入終端主體不能向高完整性級別的總數據庫主體寫入不符合其完整性要求的數據，比如物流運輸環節的工作人員若想篡改運輸時長、貨物損耗等實際數據并上傳至總數據庫是不被允許的，這樣就防止了低完整性、可能存在錯誤或者惡意篡改的數據進入核心數據庫，保證了整個供應鏈信息的完整性，使得企業能依據準確完整的信息實現上下游的高效協同，優化庫存管理、降低運營成本等。

（二）實際案例剖析

以國內某知名煙草企業 B 為例，該企業在生產環節十分注重數據完整性的保障，特別是在涉及產品質量把控以及生產流程銜接的關鍵數據管理方面，引入了 Biba 模型并取得了良好成效。

在該企業的生產線上，分布著多個用于實時監測生產參數的傳感器，比如溫度傳感器、濕度傳感器以及物料流量傳感器等，這些傳感器作為產生數據的主體，依據其數據對生產過程的重要性以及準確性要求，被賦予了高完整性級別。因為這些傳感器所采集的數據將直接影響后續生產環節的調控以及產品質量的判定。而與之相連的車間數據采集終端，其主要負責收集各個傳感器的數據并進行初步的整合與簡單處理，被設定為相對低完整性級別主體。

按照 Biba 模型的簡單完整性公理，車間數據采集終端這個低完整性級別主體不能從高完整性級別的傳感器處讀取不符合規則的數據，確保了數據在源頭采集時的真實性和準確性。例如，若某個溫度傳感器出現故障導致數據異常（完整性受損），那么數據采集終端會依據模型規則拒絕接收該異常數據，避免了錯誤數據進入后續流程。

進一步，車間數據采集終端需要將整合好的數據傳輸至企業的生產管理中心數據庫，此數據庫作為整個生產環節中用于存儲核心數據、指導生產計劃調整以及質量追溯的關鍵客體，被設定為高完整性級別。根據 Biba 模型的 * 特性，數據采集終端這個低完整性級別主體不能向上修改（寫入）生產管理中心數據庫中的高完整性數據，除非經過嚴格的數據驗證和符合模型規則的授權流程。這就有效防止了在數據傳輸過程中，因網絡故障、人為惡意篡改等因素導致的數據完整性破壞。

在實際運行過程中，曾有一次車間網絡受到不明干擾，部分數據采集終端出現短暫的數據波動情況，但由于 Biba 模型的防護，那些不符合高完整性要求的數據都被攔截在生產管理中心數據庫之外，沒有對后續的生產計劃制定、質量把控等關鍵業務流程造成影響，保障了企業生產環節數據的可靠準確，維持了整個生產業務流程的順暢進行，也凸顯了 Biba 模型在保障煙草企業生產數據完整性方面的實際價值。

（三）應用優勢與局限

應用優勢

確保數據質量：煙草行業的各類決策，無論是生產計劃調整、新品投放還是市場策略制定等，都高度依賴準確完整的數據。Biba 模型聚焦于數據完整性保護，通過限制低完整性數據流入高完整性環節，從源頭上避免了數據被篡改、錯誤混入等情況的發生。例如在質量檢測環節防止檢測數據被隨意更改，在供應鏈環節杜絕虛假的庫存、運輸等信息進入核心管理系統，從而為企業提供了高質量的數據支撐，使得決策層能夠依據可靠的數據做出精準的判斷和合理的規劃，提升企業整體運營效率和市場競爭力。

維護業務連貫性：在煙草行業復雜的業務流程中，各個環節相互關聯、相互影響，數據在其中起到了穿針引線的關鍵作用。Biba 模型保障了數據在不同環節、不同主體之間流轉時的完整性，使得上下游業務能夠順暢銜接。比如在生產與銷售環節的銜接上，準確的生產產量數據、產品質量數據能夠完整無誤地傳遞至銷售端，銷售端依據這些數據合理安排庫存調配、制定銷售策略等，避免了因數據錯誤導致的業務停滯、資源浪費等問題，維持了整個業務鏈條的連貫性，保障企業能夠穩定有序地開展各項經營活動。

應用局限

保密性兼顧不足：Biba 模型主要關注的是數據完整性，其規則設計圍繞防止低完整性數據對高完整性數據的破壞，對于數據的保密性考慮相對欠缺。而煙草行業中存在大量如新品研發計劃、核心工藝配方等機密信息，僅依靠 Biba 模型無法有效防止這些敏感信息被未授權的主體訪問和泄露。例如，在一個應用了 Biba 模型的生產管理系統中，雖然能保證生產數據的完整性，但可能無法阻止內部低權限人員通過其他途徑獲取到新品研發相關的高機密信息，企業還需搭配其他保密性相關的安全措施來彌補這一不足。

復雜業務場景適配性欠佳：煙草行業隨著市場發展和業務拓展，會出現一些復雜的業務場景，如跨部門合作項目、多元化業務融合等情況。在這些場景下，數據的完整性需求變得更加復雜，涉及多個不同類型主體和客體之間的數據交互，且不同主體對于數據完整性的界定和要求也不盡相同。Biba 模型相對固定的規則在應對這類復雜多變的業務場景時，可能難以做到靈活適配，需要花費較大的人力、物力進行定制化調整和優化，才能滿足特定場景下的數據完整性保障需求，否則容易出現數據管理漏洞，影響企業業務開展。

六、Bell-Lapadula 模型與 Biba 模型結合應用探討

（一）結合應用的必要性

煙草行業作為國民經濟中實行專賣專營體制的重要組成部分，在信息化建設不斷推進的過程中，信息系統涵蓋了生產、銷售、管理等諸多關鍵環節，其中存儲著大量涉及行業運營、消費者信息、商業機密等重要數據。這些數據的安全與否直接關系到煙草行業的穩定發展以及市場競爭力。

一方面，從保密性角度來看，煙草行業存在如新品研發計劃、核心工藝配方、銷售渠道布局等眾多高度機密的信息，這些信息一旦泄露給競爭對手或不法分子，可能會使企業在市場競爭中陷入極為被動的局面，甚至遭受巨大的經濟損失。例如，新品研發計劃若提前被泄露，競爭對手可能提前推出類似產品搶占市場份額；核心工藝配方若被竊取，企業產品獨特的品質優勢將不復存在。所以保障數據的保密性，嚴格限制機密信息在授權范圍內訪問，是煙草行業信 息安全的重要需求之一。

另一方面，對于數據完整性也有著極高要求。在生產環節，產量數據、質量檢測數據等必須準確無誤，任何數據的篡改都可能影響生產計劃的合理安排以及產品是否符合相關標準的判定；銷售環節中客戶信息、市場需求分析數據的完整性關乎營銷策略制定的科學性與準確性，若數據出現錯誤或被惡意破壞，企業將難以做出精準的市場決策，影響運營效率和效益。

而 Bell-Lapadula 模型側重于保障數據的保密性，通過明確的規則限制主體對客體的訪問，能夠有效防止低級別主體訪問高級別機密信息，避免信息泄露風險。Biba 模型聚焦于維護數據完整性，可確保數據在系統內流轉過程中遵循從高完整性到低完整性的合理方向，防止低完整性數據對高完整性數據造成破壞，避免數據被未授權修改或破壞。

因此，鑒于煙草行業既需要防止機密信息泄露，又要確保數據在各環節流轉時的完整性，單獨使用某一個模型無法全面滿足信息安全需求，將 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型結合應用具有重要的必要性，能夠構建起更為穩固可靠的信息安全防護體系，助力煙草行業在安全的環境下持續健康發展。

（二）結合應用方式與策略

在煙草行業的信息系統架構中，實現 Bell-Lapadula 模型與 Biba 模型的有效結合應用，需要綜合考慮多方面因素，采取合理的設置與協同策略。

首先，對于主體和客體需設置多重標簽。主體方面，不僅要依據員工在企業內部的層級（如普通員工、基層管理人員、中層管理人員、高層管理人員等）以及崗位職能賦予相應的保密級別，例如高層管理人員可能對應高保密級別，因為他們能夠接觸到如企業長遠發展戰略等絕密信息；同時還要根據主體在數據產生、處理、傳遞等流程中對數據完整性影響的程度確定其完整性級別，像負責核心數據錄入且有嚴格審核機制的崗位主體可設定為高完整性級別。

客體同樣如此，針對各類數據文件、數據庫等客體，按照其包含信息的機密程度劃分保密級別，比如完整的核心工藝配方文件屬于絕密級客體，一般性的企業內部通知公告可歸為公開級客體；并且依據數據的準確性、重要性以及對整體業務影響的程度來確定完整性級別，像生產線上實時監測設備采集的關鍵生產參數數據可設定為高完整性級別，僅供特定高完整性主體訪問和處理，而一些臨時用于數據備份且經過后續驗證才能使用的文件則可設為低完整性級別。

其次，協同制定訪問控制策略至關重要。基于兩種模型的規則，在訪問控制時要同時滿足保密性和完整性要求。例如，當一個主體（如某中級研發人員）想要訪問一個客體（如某新品研發階段的實驗數據文件）時，從保密性角度，依據 Bell-Lapadula 模型的簡單安全特性，該主體的保密級別必須不小于客體的保密級別才能進行讀操作，防止其獲取超出權限的機密信息；從完整性角度，按照 Biba 模型的簡單完整性公理，主體的完整性級別也不能低于客體的完整性級別才能進行讀取，以此保障讀取到的數據是符合其所在環節對數據質量要求的，避免低質量數據影響后續研發判斷。

在寫操作方面，若主體（如基層銷售數據錄入人員）要向客體（如企業銷售數據庫）寫入數據，根據 Bell-Lapadula 模型的特性，客體的保密級別要支配主體的保密級別，確保機密信息只能向合適級別流動；同時依據 Biba 模型的特性，主體的完整性級別要小于等于客體的完整性級別，防止低完整性的數據破壞高完整性的數據庫內容。

此外，還需要建立完善的安全審計與動態調整機制。通過安全審計記錄主體對客體的所有訪問操作，便于及時發現是否存在違反保密性或完整性規則的異常訪問行為，并進行追溯和分析原因。同時，由于煙草行業業務會隨市場變化等因素動態變化，要定期對主體和客體的保密級別、完整性級別以及訪問控制策略進行評估和調整，以適應新的業務需求和信息安全形勢，確保兩模型結合應用的有效性和適應性。

（三）綜合應用案例展示

以某大型綜合性煙草企業為例，該企業業務涵蓋了煙草種植、生產加工、銷售以及倉儲物流等全產業鏈環節，在信息安全建設過程中，綜合運用了 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型，取得了顯著的應用成效。

在主體和客體的標記設置上，企業將主體分為多個層級與類別。例如，在研發部門，核心研發專家作為主體被賦予了高保密級別和高完整性級別，因為他們掌握著新品研發的核心技術和關鍵數據，這些數據的保密性和完整性要求都極高；而參與輔助實驗的初級技術人員則處于相對較低的保密級別和中等完整性級別，他們主要負責基礎數據收集等工作，接觸的信息機密性相對較低，但也需要保證所收集數據的準確性。對于客體，承載新品研發核心配方的文件庫被設定為絕密級保密級別和高完整性級別，是企業的核心機密資產且不容許任何錯誤或低質量數據混入；而一般性的研發過程記錄文檔，保密級別設為機密級，完整性級別設為中等，其重要性和對數據質量要求稍低一些。

在訪問控制策略方面，嚴格按照結合后的規則執行。比如，當核心研發專家需要參考之前階段的實驗記錄文檔（客體）時，從保密性上，其高保密級別滿足讀取機密級文檔的要求；從完整性上，其高完整性級別也符合對中等完整性級別文檔的讀取條件，從而可以正常進行讀取操作，獲取所需數據用于后續研發參考。而當基層銷售數據錄入人員要將新收集的市場銷售數據寫入企業銷售數據庫（客體）時，從保密性看，數據庫的保密級別高于錄入人員的保密級別，符合 Bell-Lapadula 模型 “上寫” 規則；從完整性角度，數據庫作為高完整性的客體，會對錄入數據進行驗證等操作，確保低完整性主體不會將錯誤或不符合要求的數據寫入，滿足 Biba 模型的相關規則，保障了數據在流入核心數據庫時的質量和保密性。

通過這樣的綜合應用，企業整體信息安全水平得到了極大提升。以往頻繁出現的因人為疏忽導致的機密信息可能泄露風險大大降低，如不同層級人員對敏感文件的訪問都在嚴格管控之下，不會出現低級別員工誤操作訪問到絕密級信息的情況；同時，數據在各業務環節流轉過程中的完整性也得到有效保障，像生產環節的質量檢測數據、銷售環節的客戶訂單數據等都能準確無誤地在相應系統中傳遞和使用，避免了因數據被篡改或混入低質量數據而導致的業務決策失誤。

從業務風險角度來看，企業因信息安全問題引發的潛在損失明顯減少，產品研發能夠按計劃順利推進，不用擔心核心技術被竊取；銷售策略制定也更為精準，依靠準確完整的市場數據把握市場動態，提升了市場競爭力，使得企業在復雜多變的市場環境中能夠穩定、健康地持續發展，充分彰顯了 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型結合應用在煙草行業信息安全保障中的重要價值。

七、煙草行業應用兩模型的挑戰與應對措施

（一）面臨的挑戰

1. 人員理解與操作方面

煙草行業的工作人員構成較為復雜，涵蓋了從生產一線員工到高層管理人員等多個層級，且不同崗位人員專業背景差異較大。對于 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型這種專業性較強的信息安全模型，很多人員在理解上存在困難。例如，一線生產員工可能只熟悉具體的生產操作流程，對于模型中涉及的主體、客體、安全級別、完整性級別等概念很難快速掌握，不清楚自己在信息訪問和操作過程中應遵循怎樣的規則。

而管理人員雖具備一定管理知識，但可能缺乏信息安全專業素養，在依據模型進行權限分配、訪問審批等操作時，容易出現誤判或執行不到位的情況。同時，在實際工作中，人員的流動性也會帶來問題，新入職員工需要花費大量時間學習和適應基于這兩個模型構建的信息安全體系，期間可能因操作不熟練而出現違反安全規則的行為，影響信息安全。

2. 系統兼容性方面

煙草行業現有的信息系統往往是經過多年建設逐步完善起來的，可能集成了不同時期、不同供應商開發的各類子系統，存在系統架構多樣化、技術標準不統一等情況。而 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在應用時，需要與這些既有系統進行深度融合，可能面臨兼容性挑戰。

例如，部分老舊的生產管理系統可能采用的是過時的操作系統或數據庫，無法直接支持模型所需的安全機制配置；一些銷售端的業務系統，其數據接口格式與模型要求的數據交互格式不一致，導致數據在傳遞過程中出現錯誤或者無法順利傳輸，影響模型對信息安全的保障效果。另外，不同子系統間的通信協議差異也可能使模型的訪問控制規則難以在整個信息系統中連貫、準確地執行，出現安全管控的漏洞。

3. 安全規則動態調整方面

煙草行業的業務發展受到市場需求變化、政策法規調整以及技術創新等多因素影響，信息的重要性、敏感性以及訪問需求處于動態變化之中。比如，隨著消費者對健康關注度的提升，煙草企業可能加大對低焦油、低危害煙草產品的研發力度，相應的新品研發過程中的信息保密級別和數據完整性要求會發生改變；又或者在拓展新市場時，銷售渠道數據的安全規則需要相應調整。

然而，Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型一旦部署實施，其安全規則的調整相對復雜。對主體和客體的安全級別、完整性級別重新定義以及訪問控制策略的修改，涉及到多個環節的協調和大量系統配置的更新，很難做到及時、精準地適應業務的動態變化，容易出現規則與實際需求脫節的情況，使得信息安全保障出現滯后性問題。

（二）應對措施建議

1. 加強員工培訓

針對不同崗位人員制定分層級、分專業的培訓計劃。對于一線員工，采用通俗易懂、結合實際工作場景的方式講解模型的基本概念和與他們日常操作相關的安全規則，例如通過簡單案例展示在生產數據錄入、查看時如何遵循模型要求，避免違規訪問行為。

對管理人員，則側重于培訓其依據模型進行權限管理、訪問審批等實際操作技能以及如何從整體上把控信息安全風險，可邀請信息安全專家進行專項講座，并開展模擬演練，提升其應對復雜信息安全問題的能力。同時，建立完善的員工培訓檔案，記錄培訓情況和考核結果，對于新入職員工要求其在規定時間內通過相關培訓考核才能正式上崗，確保全體員工都能熟練掌握并遵循基于兩模型的信息安全規范。

2. 優化信息系統

對煙草行業現有的信息系統進行全面梳理和整合，統一技術標準和數據格式。對于老舊且難以兼容模型安全機制的子系統，有計劃地進行升級改造或者替換，逐步建立起架構統一、兼容性良好的信息系統平臺。

在系統集成過程中，加強與模型供應商或專業信息安全技術團隊的合作，依據模型要求定制開發數據接口和通信協議轉換模塊，確保數據在不同子系統間能夠準確、順暢地交互，使模型的訪問控制規則能夠無縫覆蓋整個信息系統。同時，建立系統兼容性測試機制，在每次系統更新或新功能上線前，進行嚴格的兼容性測試，及時發現并解決可能出現的兼容性問題，保障信息系統與 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型的良好適配。

3. 建立靈活的安全管理機制

設立專門的信息安全管理團隊，負責實時監測煙草行業業務發展動態以及內外部環境變化對信息安全的影響，定期評估現有安全規則與實際業務需求的契合度。根據評估結果，及時發起對 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型中主體和客體的安全級別、完整性級別以及訪問控制策略的調整流程。

在調整過程中，制定詳細的變更計劃，明確各環節的責任人、時間節點以及回滾機制，確保調整過程有序、可控，盡量減少對正常業務的影響。同時，利用自動化的安全配置管理工具，實現部分規則調整的自動化操作，提高調整效率和準確性。此外，加強與行業內其他企業的信息安全經驗交流，借鑒先進的動態安全管理實踐案例，不斷完善自身的靈活安全管理機制，使信息安全保障能夠緊密跟隨煙草行業業務變化的步伐。

八、結論與展望

（一）研究結論

通過對 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型在煙草行業應用的深入探討與分析，可以得出以下核心研究結論：

整體應用情況方面，Bell-Lapadula 模型與 Biba 模型在煙草行業多個關鍵環節均有著適配的應用場景。Bell-Lapadula 模型側重于保密性保障，在煙草行業的研發部門、管理決策層等場景中，通過劃分主體與客體的安全級別，嚴格限制了機密信息的訪問范圍，防止低級別主體獲取高級別機密信息，有效避免了如新品研發計劃、核心工藝配方等關鍵商業機密的泄露風險。例如在大型煙草企業的實際應用案例中，依據該模型設置不同層級主體對相應密級客體的訪問權限，規范了信息流轉秩序。

Biba 模型聚焦于數據完整性維護，在質量檢測數據管理、供應鏈信息維護等環節發揮重要作用。它通過限定數據在不同完整性級別主體與客體間的合理流轉方向，防止低完整性數據混入高完整性數據中，確保了煙草生產環節質量檢測數據的準確性以及供應鏈各環節信息的可靠，為企業依據準確數據進行生產安排、資源調配等決策提供了有力支撐，像在相關企業案例中，有效攔截了異常數據進入核心數據庫，保障了業務流程的順暢進行。

在應用效果上，兩模型單獨應用時均能在各自側重的信息安全維度為煙草行業帶來積極影響。Bell-Lapadula 模型契合煙草企業層級管理特點，保障了信息在合適范圍內傳播，提升內部管理效率；Biba 模型保障了數據質量，維護了業務連貫性，助力企業各環節高效協同開展經營活動。

然而，兩模型在應用中也存在一些問題。Bell-Lapadula 模型靈活性不足，面對煙草行業動態變化的業務需求，如臨時跨部門項目開展時，難以快速調整主體訪問權限；且在大型企業復雜的信息系統環境下，其規則校驗等操作會增加性能開銷，影響系統響應效率。Biba 模型則對數據保密性兼顧不夠，無法有效防止機密信息被未授權訪問，在復雜業務場景下適配性欠佳，應對跨部門合作等多變業務場景時，需耗費較多資源進行定制化調整以滿足數據完整性保障需求。

綜合來看，將 Bell-Lapadula 模型與 Biba 模型結合應用具有重要價值與必要性，通過合理設置主體和客體的多重標簽、協同制定訪問控制策略以及建立安全審計與動態調整機制等方式，能夠構建更為穩固可靠的信息安全防護體系，全面滿足煙草行業對保密性與完整性的雙重要求，提升整體信息安全水平，降低業務風險，促進煙草行業在安全環境下持續健康發展。

（二）未來展望

展望未來，煙草行業在信息安全領域進一步優化應用 Bell-Lapadula 模型和 Biba 模型有著諸多值得探索與實踐的方向。

在優化信息安全體系方面，首先應持續加強員工培訓力度，鑒于人員理解與操作存在的挑戰，需不斷深化分層級、分專業的培訓模式，結合新興的培訓技術手段，如線上虛擬仿真培訓、即時互動式案例教學等，讓不同崗位人員更深入理解模型內涵及操作規范，提高全員信息安全素養與合規操作能力，降低因人為因素導致的信息安全風險。

同時，要進一步優化信息系統架構，隨著技術發展持續整合現有系統，引入更先進的兼容性技術框架，例如采用微服務架構理念對系統進行模塊化改造，增強與兩模型的適配性，提升系統整體兼容性和數據交互的高效性、準確性，確保模型的安全機制能在復雜多樣的信息系統環境中穩定、順暢運行。

在拓展兩模型應用深度廣度上，煙草行業應結合大數據、人工智能等新興技術，深化模型應用場景。例如利用大數據分析挖掘技術，精準評估數據在不同業務場景下的保密性和完整性需求變化，進而更合理地動態調整模型中主體和客體的相關級別及訪問控制策略；借助人工智能算法實現部分訪問控制決策的自動化智能化判斷，提高信息安全管理效率。此外，探索在煙草行業新興業務領域，如電子煙研發生產、煙草文化數字化傳播等環節應用兩模型，拓展其保障范圍，以應對新業務帶來的信息安全挑戰。

面對不斷變化的安全威脅，需建立更為敏銳、靈活的安全威脅監測與響應機制。實時跟蹤網絡安全領域新出現的攻擊手段、風險趨勢，利用威脅情報平臺等工具及時獲取外部威脅信息，提前做好防范準備。同時，基于行業內信息共享與協同合作，共同研究應對新型安全威脅的策略與措施，及時更新完善兩模型結合應用的安全規則，