安徽工业经济职业技术学院计算机与艺术学院;万博科技职业学院智能信息学院;
考虑到用户访问网络时产生的时序大数据存在差异，容易出现个人信息泄露风险，为了提高用户访问的安全性，提出面向多元时序大数据的用户访问控制模型构建研究。通过用户访问行为中多元时序大数据的分块处理，分析用户访问行为的时序组成，根据时序数据的分类情况，挖掘出用户访问行为的多元时序大数据。基于用户访问节点的合并过程，计算出用户在访问链路上的隐私度，根据用户在链路所有节点产生的隐私度，计算用户成功访问网络时的节点隐私度。利用模糊综合评价的方法，计算出用户信誉的隶属度向量，引入模糊化的方式对用户信誉的综合判定矩阵进行转换，得到用户整体信誉在不同级别下的隶属情况，当网络对用户产生一定信誉之后，构建用户访问控制模型，实现用户访问的控制。实验结果表明，该模型能够控制用户的访问行为，通过降低网络数据的泄露数量和提高授权效率，提高用户访问的安全性。
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基本信息:
DOI：
中图分类号:TP311.13;TP309
引用信息:
[1]高鹏,朱晓丽.面向多元时序大数据的用户访问控制模型构建[J].陇东学院学报,2025,36(02):27-31.
基金信息:
安徽省教育厅科学研究项目“基于Tableau的高校学生学情可视化分析研究”(2022AH053132);安徽省教育厅教学研究项目“基于Tableau的《网络操作系统》学情可视化分析研究”(2023jyxm1499); 安徽省职业与成人教育学会教育教学研究项目“基于SPOC翻转课堂的《Linux》课程教学模式研究”(Azcj2023092)