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![云計(jì)算環(huán)境下敏感信息的預(yù)測及隔離技術(shù)研究.pdf_第1頁](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/11/8/b5592260-3a0a-4055-93d4-5e7abf659c29/b5592260-3a0a-4055-93d4-5e7abf659c291.gif)
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文檔簡介
1、云中存儲著海量的含有隱私的、高價值的敏感信息。若是這些數(shù)據(jù)沒有有效的手段來對其進(jìn)行識別和保護(hù),易受到攻擊和泄漏。所以如何識別不同類別的智慧體的敏感信息,以及如何保證其安全性是亟待解決的問題。本文提出了基于模糊決策樹的敏感信息預(yù)測方法來發(fā)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)中的敏感信息和基于中國墻的虛擬隔離技術(shù)來實(shí)現(xiàn)對敏感信息的保護(hù)。
本研究主要內(nèi)容包括:⑴基于模糊決策樹的敏感信息預(yù)測方法。將模糊決策樹算法引入到了對敏感信息的預(yù)測中。對于連續(xù)屬性的模糊化
2、,主要是通過FCM算法來對待分裂節(jié)點(diǎn)內(nèi)的訓(xùn)練集進(jìn)行聚類操作,從而形成幾個分類區(qū)間,屬于建樹過程中的模糊化。對于分裂屬性的選擇,采用信息增益作為標(biāo)準(zhǔn),選擇其中值最大的屬性當(dāng)作下一次分裂的屬性。對于決策樹的規(guī)??刂疲ㄟ^停止條件和剪枝算法來實(shí)現(xiàn)。最后,通過構(gòu)建成功的模糊決策樹來提煉預(yù)測規(guī)則,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對敏感信息的預(yù)測。通過仿真實(shí)驗(yàn)與其他的決策樹算法進(jìn)行了橫向?qū)Ρ?,可得本算法的錯誤率相對較低;但是由于其使用聚類算法來模糊化使得子節(jié)點(diǎn)數(shù)目相對較多
3、。⑵基于中國墻模型的虛擬隔離技術(shù)。采用動態(tài)分集的中國墻模型來實(shí)現(xiàn)對云計(jì)算環(huán)境下敏感信息的隔離保護(hù)。在云中,由于資源的高度虛擬化,會使得主客體的身份對換。因此,文中通過引進(jìn)分集的概念來模糊化主客體的身份,并用分集來包含所有的歷史訪問信息。首先,規(guī)定分集之間是沖突的。其次,對訪問過程中的讀寫規(guī)則進(jìn)行說明。分集可以按照讀寫規(guī)則動態(tài)的擴(kuò)充虛擬資源。最后,通過實(shí)驗(yàn)對增加隔離機(jī)制前后進(jìn)行了對比。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,增加隔離機(jī)制前,敏感信息之間可以相互訪問
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