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结合深度学习和自适应的业务动态访问控制研究及应用分析
1
作者
李玮
张金金
张肖艳
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期50-54,共5页
为解决传统访问控制手段难以满足动态评估与响应需求的问题,提出一种融合深度学习与自适应动态访问控制的零信任安全访问方法(DA-ZeroTrust)。该方法通过构建用户行为的向量化表示,以及挖掘交互序列的时序依赖关系,实现对用户行为的持...
为解决传统访问控制手段难以满足动态评估与响应需求的问题,提出一种融合深度学习与自适应动态访问控制的零信任安全访问方法(DA-ZeroTrust)。该方法通过构建用户行为的向量化表示,以及挖掘交互序列的时序依赖关系,实现对用户行为的持续评估与用户身份异常的检测。同时,利用马尔科夫决策过程评估访问行为价值,实现动态访问控制权限的自适应分配。实验结果表明,该方法有效攻克了用户编码、语义特征提取、异常行为检测等关键技术难题,能够快速检测并响应异常行为。
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关键词
访问控制
零信任
深度学习
自适应动态访问控制
异常检测
马尔科夫决策过程
访问
行为价值
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职称材料
题名
结合深度学习和自适应的业务动态访问控制研究及应用分析
1
作者
李玮
张金金
张肖艳
机构
中国移动通信集团陕西有限公司
西安工业大学兵器科学与技术学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第16期50-54,共5页
基金
陕西省重点研发计划资助项目(2023-YBGY-227)
陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2023-JC-QN-0705)。
文摘
为解决传统访问控制手段难以满足动态评估与响应需求的问题,提出一种融合深度学习与自适应动态访问控制的零信任安全访问方法(DA-ZeroTrust)。该方法通过构建用户行为的向量化表示,以及挖掘交互序列的时序依赖关系,实现对用户行为的持续评估与用户身份异常的检测。同时,利用马尔科夫决策过程评估访问行为价值,实现动态访问控制权限的自适应分配。实验结果表明,该方法有效攻克了用户编码、语义特征提取、异常行为检测等关键技术难题,能够快速检测并响应异常行为。
关键词
访问控制
零信任
深度学习
自适应动态访问控制
异常检测
马尔科夫决策过程
访问
行为价值
Keywords
access control
zero trust
deep learning
adaptive dynamic access control
anomaly detection
Markov decision process
access behavior value
分类号
TN915.08-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
结合深度学习和自适应的业务动态访问控制研究及应用分析
李玮
张金金
张肖艳
《现代电子技术》
北大核心
2025
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