| 基于貝葉斯網絡的多方關聯(lián)數據訪問安全風險識別模型研究 | |
| 所屬分類：技術論文 | |
| 上傳者：wwei | |
| 文檔大?。?span>4246 K | |
| 標簽： 數據中臺 數據推斷風險 貝葉斯網絡 | |
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| 文檔介紹：對于現代電力系統(tǒng)的數據中臺而言，識別用戶訪問數據過程中的數據推斷風險尤為關鍵。特別是多個用戶合謀竊取數據的行為，可能會造成從非敏感數據推斷出敏感數據，導致敏感數據泄露，嚴重威脅電力調度和國家安全。傳統(tǒng)的訪問控制機制無法識別這種風險。為此，提出一種基于貝葉斯網絡的多方關聯(lián)數據安全風險識別模型MPA-BN，綜合考慮用戶訪問行為、時間模式、接口類型和數據交互方式，利用貝葉斯網絡分析用戶與服務接口之間的訪問關系，深入挖掘數據之間的依賴關系和概率特征，識別數據中臺對外服務接口的相關性以及用戶組合的潛在風險。本研究使用的數據集來自電力公司數據中臺的脫敏日志， 其中包含10 000個訪問用戶，生成日志的條目約100萬。實驗結果表明，該模型能夠有效識別多用戶合謀竊取敏感數據的風險，為電力系統(tǒng)數據安全提供更有力的保障。 | |
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