Resumen

La tecnología de control de acceso es fundamental para el funcionamiento seguro y confiable de los sistemas de información. Sin embargo, debido a la gran escala de políticas y al número de entidades de control de acceso en sistemas de información distribuidos abiertos, como big data, el Internet de las cosas y la computación en la nube, los métodos existentes de toma de decisiones de permisos de control de acceso sufren de un cuello de botella en el rendimiento. En consecuencia, el gran sobrecoste de tiempo de control de acceso afecta la operación normal de los servicios empresariales. Para superar el problema mencionado anteriormente, este documento propone un eficiente esquema de motor de decisión de permisos basado en aprendizaje automático (EPDE-ML). El esquema propuesto convierte la solicitud de control de acceso basada en atributos en un vector de decisión de permisos, y el problema de decisión de permisos de control de acceso se transforma en un problema de clasificación binaria que permite o niega el acceso. El algoritmo de bosque aleatorio se utiliza para construir un clasificador

• Materias:Cifrado de búsqueda Seguridad informática Reconstrucción virtual Detección de intrusos Sistema de programación
• Subjects:Search encryption Computer security Virtual reconstruction Intrusion detection Programming system
• Palabras claves:Tecnología de control de acceso; Sistemas de información; Métodos de decisión de permisos; Aprendizaje automático; Motor de decisión de permisos; Algoritmo random forest
• Keywords:Access control technology; Information systems; Permission decision methods; Machine learning; Permission decision engine; Random forest algorithm