大數(shù)據(jù)環(huán)境下基于并行化TF-IDF算法增強語義角色挖掘的研究.pdf

1、在計算機和信息安全領(lǐng)域內(nèi)，權(quán)限訪問控制技術(shù)一直是一個非常重要的領(lǐng)域。該技術(shù)通過限制用戶在系統(tǒng)內(nèi)對資源的操作權(quán)限來保證系統(tǒng)安全。基于角色的權(quán)限控制(RBAC, Role Based Access Contral)技術(shù)從1996出現(xiàn)并逐漸形成規(guī)范，現(xiàn)在已經(jīng)成為訪問控制領(lǐng)域的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)。但是隨著計算技術(shù)的發(fā)展，系統(tǒng)資源與系統(tǒng)用戶的爆發(fā)式增長，需要系統(tǒng)管理人員配置的權(quán)限也隨之增多，純?nèi)斯みM行RBAC的權(quán)限劃分變得越來越耗費資源。為解決上述問題，實

2、現(xiàn)半自動化或自動化的角色權(quán)限控制，角色挖掘技術(shù)開始逐漸成為該領(lǐng)域的熱門。但是傳統(tǒng)角色挖掘基于用戶權(quán)限0/1映射矩陣實現(xiàn)，仍存在許多如挖掘結(jié)果不具有語義信息，挖掘0/1矩陣不適應(yīng)海量的數(shù)據(jù)容易產(chǎn)生內(nèi)存溢出和抗噪性差的問題。針對上述問題，提出了通過改變問題空間，使用TF-IDF方法構(gòu)建RBAC系統(tǒng)。
　　本文使用企業(yè)生產(chǎn)日志數(shù)據(jù)進行角色挖掘并改變傳統(tǒng)角色挖掘的問題空間進行角色識別。通過重構(gòu)角色挖掘數(shù)據(jù)集，構(gòu)建基于文本挖掘模式的用戶權(quán)限