聚合推导是指将若干信息聚合在一起，能够推导出更高级别的信息。与聚合推导较为相近的研究是关系数据库中的推理控制。
关于对推理控制的研究，早在20世纪80年代就已经开始了。Denning在一个关于医疗的项目中，针对“病人服药记录、药的功能，可推导出病人所患疾病”这一事实，给出了推理控制问题的定义和框架。推理控制问题研究的主要对象为关系数据库，其方法大致可以分为两类：一是在数据库设计阶段发现推理通道，通过提升数据安全级别来消除推理通道；二是在数据库查询阶段，依据既定的推理控制规则，检测潜在的推理通道，并拒绝查询。
（一）数据库设计阶段检测并消除推理通道
针对关系数据库中存在的函数依赖、多值依赖等特定的关系约束，有学者对关系数据库中存在的推理通道进行了研究，给出了基于函数依赖、多值依赖的推理控制规则，并依据推理控制规则，在数据库的设计阶段分析潜在的推理通道；也有学者提出了基于知识的推理控制，通过定义知识框架、规则，依据继承机制来分析和控制数据库系统中的推导问题；还有学者则是通过建立关系数据库中各个元素、属性之间的语义概念图，对关系数据库中存在的推理通道进行分析。(www.xing528.com)
（二）数据库查询阶段检测并消除推理通道
祖尔兰贡（ZurErlangung）采用认知逻辑描述了秘密性策略，基于数据库约束查询评估，提出了一个不完全逻辑数据库推理控制框架，旨在从数据库查询阶段，依据推理控制规则，检测推理通道，并拒绝查询。桑托什（Santosh）针对统计数据库中存在的推理问题，讨论了两种防止推导的方法：一是增加噪声干扰统计分析，二是控制数据库查询。但是，这些控制是建立在数据关联性分析基础上的，本书对其并未进行讨论。比斯库普（Biskup）针对关系数据库推理控制问题，提出了无状态受约束查询评估机制，以限定用户对关系数据库查询。马修（Matthew）则是通过Bayesian公式解决推导问题，并建立了多模式推导框架。
从上述研究分析中可知，关于推理控制的研究，研究的对象主要为数据库，而直接对其他信息客体聚合推导问题的研究较少。但是，在多级安全网络中，由于安全级别的存在，信息客体关系复杂，存在着由于客体信息聚合而引起的信息泄密问题。因此，在多级安全网络中，主体对客体的访问不再只是遵循多级安全的简单安全特性和“*-”特性，而是按照主、客体安全标记来控制主体对客体的受限访问。此外，还应该考虑信息客体之间的关系，以控制主体对关系客体的受限访问。
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