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摘要:
作为最流行的大数据分析工具之一,Spark的安全性却未得到足够重视.访问控制作为实现数据安全共享的重要手段,尚未在Spark上得以部署.为实现隐私或敏感数据的安全访问,本文尝试提出一种面向Spark的访问控制解决方案.由于Spark架构具有混合分析的特点,设计和实现一个可扩展支持不同数据源的细粒度访问控制机制具有挑战性.本文提出了一种基于声明式编程和Catalyst可扩展优化器的统一、集中式访问控制方法GuardSpark.GuardSpark可支持复杂的访问控制策略和细粒度访问控制实施.文章实验部分对所提访问控制方法在Spark上进行了原型实现,并对其有效性和性能开销进行了实验验证和评价.实验结果表明,GuardSpark可实现细粒度、支持复杂策略的访问控制机制.同时,该方法带来的性能开销可忽略,并且系统具有可扩展性.
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文献信息
篇名 GuardSpark:Spark访问控制增强机制
来源期刊 信息安全学报 学科
关键词 SparkSQL 访问控制 安全优化 大数据
年,卷(期) 2017,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 70-81
页数 12页 分类号
字数 12592字 语种 中文
DOI 10.19363/j.cnki.cn10-1380/tn.2017.10.006
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研究主题发展历程
节点文献
SparkSQL
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安全优化
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研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
信息安全学报
双月刊
2096-1146
10-1380/TN
大16开
北京市海淀区闵庄路甲89号
2016
chi
出版文献量(篇)
252
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7
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629
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