基于貝葉斯網絡的多方關聯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,為電力系統數據安全提供更有力的保障。
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