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在收集到大数据后，企业(如医疗系统)面临着保护数据安全，防止隐私泄露的问题。访问控制作为保护数据的经典方法在大数据场景下面临着新的问题：面对大数据，制定准确的访问控制策略不仅需要策略制定者具备专业的领域知识，更是劳动密集型工作；大数据的复杂性也导致了用户实际需求不符合授权的情况。因此，大数据的访问控制需要具备自动化和自适应性两个特征。本文提出一种精化访问控制框架，以及在该框架下的一个基于风险的适应性访问控制模型，来实现上述两个特征。还给出了该框架和模型在医疗系统中的实施方法并进行实验。实验结果表明，该框架与模型是有效的。