大数据中的访问控制技术培训课件（PPT 36页)

主要内容
大数据中的访问控制技术
什么是大数据？
大数据的定义
大数据的意义
大数据的关键技术
访问控制技术
大数据中的访问控制
访问控制模型
自主访问控制的标准
自主访问控制的优缺点
安全属性四个级别的规定
四种强制访问控制策略规定
强制访问控制的优缺点
信息流模型
基于角色的访问控制模型（RBAC）
基本思想
RBAC模型的基本结构
RBAC模型基本原理图
RBAC模型特点
PDR扩展模型示意图
访问控制策略
基于个人的策略
基于组的策略
访问控制与授权（权限控制）
授权行为
信任模型
访问控制与审计（操作日志）
审计跟踪概述
审计内容
The End

 

 

内容摘要
大数据中的访问控制技术
什么是大数据？
历史：
“大数据”这个术语最早期的引用可追溯到apache org的开源项目Nutch。当时，大数据用来描述为更新网络搜索索引需要同时进行批量处理或分析的大量数据集。随着谷歌MapReduce和Google File System （GFS）的发布，大数据不再仅用来描述大量的数据，还涵盖了处理数据的速度。
大数据的定义
对于“大数据”（Big data）研究机构Gartner给出了这样的定义。“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据的意义
大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

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