面向医疗大数据的风险自适应的访问控制模型
面对医疗大数据,策略制定者难以预测医生的访问需求,进而制定准确的访问控制策略。针对上述问题,提出一种基于风险的访问控制模型,能够适应性地调整医生的访问能力,保护患者隐私。该模型通过分析医生的访问历史,使用信息熵和EM算法量化医生侵犯隐私造成的风险。利用量化的风险,监测和控制对于医疗记录的过度访问以及特殊情况下的访问请求。实验结果表明,该模型是有效的,并且相比于其他模型能更为准确地进行访问控制。
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