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信息安全理论与技术总结

一、综述

近年来，随着我国科学技术的飞速进展，人工智能、大数据等信息技术渐渐走进了人们的视野当中，在这样的进展背景下，假如能够充分利用人工智能技术对大数据进行分析和整理，就可以在很大程度上提高大数据的应用效果。而且近年来，在人工智能技术和大数据结合这方面也取得了很大的进展，大数据的主要作用就是从猜测、分类、关系分析以及聚类等四个方面动身，假如在这一基础上，再结合人工智

能就可以在肯定程度上优化大数据分析技术。

如今的网络环境是全球性的，而且高度互联，一个组织被暴露在平安威逼之下的风险日益攀升。对很多组织来说，打算谁应当访问什么信息是很困难的，这使得他们的系统很脆弱。明显，一个高效而成熟的访问管理策略的重要性不应

当被低估。

访问掌握通过验证多种登录凭据以识别用户身份，这些凭据包括用户名和密码、PIN、生物识别扫描和平安令牌。很多访问掌握系统还包括多因素身份验证，多因素身份验证是一种需要使用多种身份验证方法来验证用户身份的方法。

但是，目前的状况下，人们对访问掌握的重视程度并不高。

依据讨论报告，83%的组织没有一个成熟的访问掌握方法。与拥有访问掌握战略的组织相比，这些组织面临的数据

泄露风险是其两倍。该报告还显示了更智能的访问掌握方法

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与降低平安风险、提高生产力、增加特权活动管理和大大削减财务损失之间的直接关系。Forrester云平安调查还显

示，云身份管理力量认可度不足3成。

一个典型的访问掌握问题是，用户被给予的访问权限是基于他们在组织中的角色，但员工很少适合单一角色。他们可能需要特别的一次性访问，或者每个履行相同角色的人可能需要略微不同类型的访问。这导致了特别简单的状况，往往需要很多部门之间的合作。仅一个公司内部的状况就足够简单，而大数据环境下大量的技术数据、困难的决策过程更

是成为足够致命的问题。

在本次作业报告中，我针对访问掌握与机器学习相结合的角度，重点聚焦于面对大数据环境下的访问掌握挑战，机器学习的方法能带来怎样的便利。从这一角度动身，多方面的介绍了共十篇文章的方法与贡献。他们有的立足于优化成

本，有的立足于提高性能。有些是更具针对性的应用场景。

二、文献名目

选取的文章如下：

1.Seok-JunBuSung-BaeCho:Aconvolutionalneural-basedlearningclassifiersystemfordetecting

databaseintrusionviainsiderattack.Information

Sciences2023.

2.Seok-JunSung-BaeCho:GeneticAlgorithm-BasedDeepLearningEnsembleforDetecting

DatabaseIntrusionviaInsiderAttack.International

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ConferenceonHybridArtificialIntelligenceSystems.

HAIS2023pp145-156

3.ThangBui,ScottD.Stoller:ADecisionTreeLearningApproachforMiningRelationship-BasedAccess

ControlPolicies.SACMAT2023:167-178

4.PadmavathiIyer,AmirrezaMasoumzadeh:Active

LearningofRelationship-BasedAccessControlPolicies.

SACMAT2023:155-166

5.ThangBui,ScottD.Stoller,HieuLe:EfficientandExtensiblePolicyMiningforRelationship-Based

AccessControl.SACMAT2023:161-172

6.YangCao,LinZhang,Ying-ChangLiang:DeepReinforcementLearningforMulti-UserA