亚马逊员工访问权限控制数据集AmazonEmployeeAccessControl-waleedalzamil
数据来源：互联网公开数据
标签：访问控制, 权限管理, 员工行为, 角色分析, 数据挖掘, 机器学习, 风险评估, 行为预测
数据概述：
该数据集包含来自亚马逊内部员工访问权限控制系统的数据，记录了员工尝试访问资源的权限请求记录。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态的权限配置与访问行为快照。
地理范围：数据来源为亚马逊公司内部，覆盖其全球范围内的业务。
数据维度：包括ACTION（访问结果，0代表拒绝，1代表允许）、RESOURCE（资源ID）、MGR_ID（经理ID）、ROLE_ROLLUP_1、ROLE_ROLLUP_2、ROLE_DEPT（部门角色）、ROLE_TITLE（职位头衔）、ROLE_FAMILY_DESC（角色家族描述）、ROLE_FAMILY（角色家族）、ROLE_CODE（角色代码）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据集来源于公开数据，已进行脱敏处理，用于研究和分析员工访问权限控制系统。
该数据集适合用于访问控制策略分析、员工行为预测和风险评估。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于信息安全、权限管理、数据挖掘领域的学术研究，如访问控制策略优化、异常行为检测、风险评估等。
行业应用：为企业提供数据支持，尤其是在构建和优化访问控制系统（如RBAC，基于角色的访问控制）方面。
决策支持：支持企业进行内部安全策略制定，识别潜在的安全风险，并优化权限管理流程。
教育和培训：作为信息安全、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生理解访问控制机制，学习数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索员工角色与访问权限之间的关系，预测员工行为，以及优化访问控制策略，从而提升企业的信息安全水平。
