基于多维量化评价的高私密性大数据访问控制

发布时间：2021-05-17 05:17

　　针对传统高私密性大数据访问控制方法没有组建访问控制树,导致方法控制时间较长的问题,提出基于多维量化评价的高私密性大数据访问控制方法。采用访问控制树,获取公钥和主秘钥,通过选取密钥实现对文件对称的加密处理,基于隐私保护领域的基本理论,构建高私密性大数据访问控制模型,结合多维量化评价方法,实现高私密性大数据的访问控制。仿真结果表明,所提方法的查询执行时间始终低于0.4min,均方误差均低于0.2,文件加密效果更好。实验证明了研究方法的控制效果更加理想,能够增强整个控制过程的可管理性。 

【文章来源】：计算机仿真. 2020,37(06)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
1 引言
2 访问控制预分析
3 基于多维量化评价的高私密性大数据访问控制
4 仿真研究
    1)查询执行时间(min)对比结果
    2)运行效率/%
    3)查询所需内存开销对比结果
    4)均方误差对比结果
    5)不同方法下文件加密后的入侵次数对比
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[4]基于Skyline计算的社交网络关系数据隐私保护[J]. 张书旋,康海燕,闫涵.  计算机应用. 2019(05)
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本文编号：3191154