O Controle de Acesso Baseado em Atributos (Attribute-based Access Control ABAC) é um dos métodos de controle de acesso mais populares. Apesar de sua popularidade, apenas alguns trabalhos abordam o gerenciamento de atributos na Internet das Coisas (Internet of Health Things IoT). A maioria dos atributos necessários para uma avaliação de política em IoT vem de uma fonte externa. Portanto, o gerenciamento de atributos através da rede requer comunicação entre o ponto de decisão da política e o ponto de informação da política para cada atributo, impactando o desempenho do ABAC. Os caches de atributos podem atenuar esse problema. Este trabalho apresenta um método que prevê solicitações de atributo e antecipa o posicionamento do atributo mais próximo do solicitante. Com simulações em uma base de dados real, o método proposto reduziu acima de 80% o número de requisições na nuvem utilizando os atributos nos caches e entrega até 55% dos atributos no primeiro salto.

O Controle de Acesso Baseado em Atributos (Attribute-based Access Control - ABAC) é um dos métodos de controle de acesso mais populares. Apesar de sua popularidade, apenas alguns trabalhos abordam o gerenciamento de atributos na Internet das Coisas (Internet of Health Things - IoT). A maioria dos atributos necessários para uma avaliação de política em IoT vem de uma fonte externa. Portanto, o gerenciamento de atributos através da rede requer comunicação entre o ponto de decisão da política e o ponto de informação da política para cada atributo, impactando o desempenho do ABAC. Os caches de atributos podem atenuar esse problema. No entanto, devido à natureza dinâmica dos atributos, o custo para manter caches atualizados aumenta para cada nova réplica. Este trabalho apresenta um método que prevê solicitações de atributo e antecipa o posicionamento do atributo mais próximo do solicitante, equilibrando o custo de criação de uma nova réplica dando benefícios para o desempenho do ABAC. O método lida com a solicitação de atributo atual e prevê onde ocorrerá a solicitação subsequente. Através de simulações com uma base de dados real, o método proposto reduziu acima de 80% o número de requisições na nuvem utilizando os atributos nos caches e entrega até 55% dos atributos no primeiro salto.