面向医疗大数据的基于信任的动态访问控制模型研究

• 作 者: 胡潇涵
• 出 处: 云南财经大学
• 发表日期: 2020年07期
• 关键词: 医疗大数据 评估体系 信任评估 访问控制

计算机科学及互联网技术的高速发展和普及将人们从网络2.0时代迅速带入了大数据时代。这个时代以大数据、云计算等信息技术产物为基础,以全面覆盖的形式给社会各界带来了巨大的挑战和发展机遇。医疗作为涉及民生的重要领域之一,其在大数据方面的发展也被社会各界高度重视。无论是国家政策,还是理论技术亦或应用研究都是当今社会各界所关注的重中之重。但其在应用的过程中所出现的各种问题也不容忽视,甚至严重阻碍了医疗大数据的发展。其中,最为人们关注的即为此类涉及较多个人隐私的数据的安全问题,这也正是本文研究的立足点。而访问控制技术作为保障数据安全的重要方法之一,其一直在信息资源保护方面起着不可替代的作用。通过限制访问者的操作及使用权限以达到资源保护的目的是访问控制技术的基本原则。医疗大数据作为信息资源的一种,采用访问控制方法对其进行保护将是一个可以有效解决数据安全问题的途径。鉴于数据在应用过程中的安全问题多数可以归纳为信任问题,本文在医疗大数据、评估体系及相关理论研究的基础上,采用问卷调查法、德尔菲法及聚类分析法建立了具有针对性的医疗大数据信任评估体系,确定了针对用户的14项评估指标及针对云端的23项评估指标。此外,本文将模糊理论引入信任评估算法之中,借鉴经典的信任评估模型建立过程,以信息熵为基础建立了一个信任评估算法模型,以此来拟合应用系统中各节点的直接信任值及全局信任值,为下一步构建访问控制模型奠定了基础。考虑到访问控制率、模型复杂度、适用性、Sybil攻击抵御程度等问题依旧是访问控制模型的研究重点,本文在前期研究的基础上提出了一个基于信任的动态访问控制模型。首先提出了一个双向选择机制,只有双方都达到信任阈值要求时才能进入交互阶段,从基础阶段控制访问量,降低资源占用率,提高控制成功率。然后设计了一个动态控制机制,给出了控制流程,并设计了信任值缩减系数以及增加系数,以及时改变节点信任值,提高模型中信任值的时效性。且由于模型是基于用户行为来不断改变信任值,可以有效预防Sybil攻击。最后,设计了五组仿真对比试验以验证模型的有效性。通过实验结果及分析,可以看出,本文提出的模型在可控性、时间复杂度、可访问资源数、交互成功率、交互稳定性方面表现良好。