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题名基于机器学习的匿名大数据访问控制系统设计
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作者
夏浩洎
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机构
格拉斯哥大学
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出处
《长江信息通信》
2024年第9期108-110,126,共4页
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文摘
为提高大数据环境下访问控制效率与数据匿名性,保障用户隐私和数据安全,本研究设计了一种基于机器学习技术的新型匿名大数据访问控制系统。通过对当前大数据访问控制技术、机器学习在访问控制中应用及匿名技术的发展与应用深入分析,采用B/S架构匿名大数据访问控制系统框架,系统软件模块主要由数据预处理、机器学习模型训练与评估、访问控制决策以及用户界面模块构成,为验证系统功能有效性进行了详细的对比实验。结果表明,该系统能提高大数据访问控制精确性与处理速度,有效保护数据的匿名性,本研究成果证明了采用机器学习技术优化大数据访问控制系统可行性与有效性。
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关键词
机器学习
大数据访问控制
数据预处理模块
用户界面模块
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Keywords
Machine learning
Big data access control
Data preprocessing module
User interface module
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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