二维码（扫一下试试看！） | | 基于用户行为评估的Hadoop云平台动态访问控制 | | Hadoop Cloud Platform Dynamic Access Control Based on User Behavior Assessment | | 投稿时间：2016-09-27 | | DOI：10.15918/j.tbit1001-0645.2017.10.008 | | 中文关键词:云平台Hadoop用户行为访问控制指令序列学习 | | English Keywords:cloud platformHadoopuser behavioraccess controlcommand sequence learning | | 基金项目:国家科技重大专项资助项目（2012ZX03002002）；国家自然科学基金资助项目（61179045，60776807）；中国民航科技资助项目（MHRD201009，MHRD201205）；中央高校基本科研业务费专项资助项目（3122014D033） | | | 摘要点击次数:690 | | 全文下载次数:709 | | 中文摘要: | | 为解决现有Hadoop云平台访问控制缺乏动态性的问题，提出一种基于用户行为评估的Hadoop云平台动态访问控制模型（DACUBA）.该模型采用指令序列学习（CSL）算法从用户指令序列中提取用户行为模式，利用全局模式库对用户行为进行分类并对分类结果进行行为评估，然后将评估值应用于Hadoop云平台的访问控制机制中实现动态访问控制.验证实验结果证明了DACUBA的有效性，与其他方法相比，该方法对云请求的访问控制效率较高，且稳定性较好. | | English Summary: | | In order to solve the problem that the access control model of the existing Hadoop cloud platform lacks dynamic mechanism, a dynamic access control model based on user behavior assessment (DACUBA) was proposed for Hadoop cloud platform. In this model, a command sequence learning(CSL) algorithm was used to extract user behavior patterns from user instruction sequence, the global pattern library was used to classify user behavior and conduct behavioral assessment of user behavior classification. Then the evaluation value was applied to the access control mechanism of Hadoop cloud platform to implement dynamic access control. The experimental results verify that DACUBA is effective, and compared with other methods, this method has higher efficiency and better stability for cloud request access control. | | 查看全文查看/发表评论下载PDF阅读器 | |
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