基于大数据平台的自适应访问控制研究.pdf

大数据时代的到来,使得数据成为了重要的经济资产, Apache Hadoop凭借其出色的数据存储能力和分布式计算等优势已经成为处理大量数据的主要平台,该平台存储着来自不同企业、组织或机构的数据,这些数据中往往包含许多私人或敏感信息,其数据安全问题不容忽视。访问控制是保护系统中数据安全的关键技术,但传统的访问控制模型和主流的开源授权框架主要依靠系统权威(系统管理员)制定访问策略,这不仅会增加对系统管理员的强依赖,且难以保证授权工作的时效性。因此,本文考虑时间动态变化特点,采用基于动态标签的用户异常状态评价,提出了一种面向Hadoop的自适应权限控制方案,并设计了 套大数据权限管理工具,能够实现根据用户实时行为标签动态调整用户访问权限,从而更加有效地保护大数据环境下的用户敏感信息和隐私数据。