基于多维量化评价的高私密性大数据访问控制

摘要

针对传统高私密性大数据访问控制方法没有组建访问控制树,导致方法控制时间较长的问题,提出基于多维量化评价的高私密性大数据访问控制方法.采用访问控制树,获取公钥和主秘钥,通过选取密钥实现对文件对称的加密处理,基于隐私保护领域的基本理论,构建高私密性大数据访问控制模型,结合多维量化评价方法,实现高私密性大数据的访问控制.仿真结果表明,所提方法的查询执行时间始终低于0.4min,均方误差均低于0.2,文件加密效果更好.实验证明了研究方法的控制效果更加理想,能够增强整个控制过程的可管理性.