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Classification of Big Data Security Based on Ontology Web Language

Journal of Information Security 2023年第1期14卷 76-91页

作者： alsadig mohammed adam abdallah Amir Mohamed Talib College of Computer and Information Sciences (CCIS) Riyadh Kingdom of Saudi Arabia (KSA) Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU) Riyadh Kingdom of Saudi Arabia (KSA)

A vast amount of data (known as big data) may now be collected and stored from a variety of data sources, including event logs, the internet, smartphones, databases, sensors, cloud computing, and Internet of Things (IoT) devices. The term “big data security” refers to all the safeguards and instruments used to protect both the data and analytics processes against intrusions, theft, and other hostile actions that could endanger or adversely influence them. Beyond being a high-value and desirable target, protecting Big Data has particular difficulties. Big Data security does not fundamentally differ from conventional data security. Big Data security issues are caused by extraneous distinctions rather than fundamental ones. This study meticulously outlines the numerous security difficulties Large Data analytics now faces and encourages additional joint research for reducing both big data security challenges utilizing Ontology Web Language (OWL). Although we focus on the Security Challenges of Big Data in this essay, we will also briefly cover the broader Challenges of Big Data. The proposed classification of Big Data security based on ontology web language resulting from the protégé software has 32 classes and 45 subclasses.

关键词： Big Data Big Data Security Information Security Data Security Ontology Web Language Protégé

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