期刊文章详细信息
多维度数据分级分类安全管理框架
A Security Management Framework for Data Sensitivity and Multidimensional Classification
文献类型:期刊文章
LIU Hong;ZHANG Yuejin;ZHAO Wenxia;YANG Mu(Run Technologies Co.,Ltd.Beijing,Beijing 100192,China;Beijing Cyberspace Data Analysis and Applied Engineering Technology Research Center,Beijing 100192,China;Smart City College,Beijing Union University,Beijing 100101,China;Beijing Municipal Public Security Bureau,Beijing 100055,China)
机构地区:[1]北京锐安科技有限公司,北京100192 [2]北京市网络空间数据分析与应用工程技术研究中心,北京100192 [3]北京联合大学智慧城市学院,北京100101 [4]北京市公安局,北京100055
基 金:公安部技术研究计划重点项目[2020JSYJA09]。
年 份:2021
期 号:10
起止页码:48-53
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊
摘 要:针对目前数据分级分类安全管理缺乏统一标准和框架,传统的分级分类方法的表达能力有限等情况,文章提出一种利用声明式逻辑编程语言,建立多维度数据分级分类的表达和计算的系统框架,能够实现细粒度的分级分类设定、高效查询和分析。首先在表达能力和复杂度方面,除了支持传统的安全标签,还支持不面向数据记录、带参数、涉及多个数据资源相互作用关系等方式的分级分类,并给出了实例。然后基于分级分类,在同一框架下还能够进行多种数据安全分析和管理。利用纯声明式语言的特性,能够在现有系统上以较小代价实现分级分类安全管理,并允许底层计算框架和存储方式与上层分级分类逻辑的解耦,有利于进行系统优化升级,减小安全机制对系统性能的影响,促进数据分级分类安全管理落地。
关 键 词:数据安全 分级分类 逻辑编程 大数据
分 类 号:TP309]
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