Resumen

Los datos masivos son masivos y heterogéneos, junto con el rápido aumento en la cantidad de datos y la diversificación del acceso de los usuarios, los métodos tradicionales de base de datos y control de acceso ya no pueden cumplir con los requisitos de almacenamiento y control de acceso flexibles de los datos masivos. Para resolver este problema, se propone un método de completado de relaciones de entidad y gestión de autoridad. Al combinar la red neuronal convolucional de grafos ponderados y el mecanismo de atención, se proporciona un modelo de completado de base de conocimientos. Sobre esta base, se define formalmente el modelo de gestión de autoridad y se diseña el proceso de control de acceso de confianza multinivel. La efectividad del método propuesto se verifica mediante experimentos, y la gestión de autoridad de la base de conocimientos es más detallada y segura.

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Datos masivos; Control de acceso; Base de datos; Gestión de autoridad; Base de conocimientos; Red neuronal
• Keywords:Big data; Access control; Database; Authority management; Knowledge base; Neural network