K-Means クラスタリングを使用してアプリケーション アクセス管理プロセスを効率化する著者
シェリル・E・ジョンソン、バンク・オブ・アメリカ副社長兼市場情報コンサルタント
バンク・オブ・アメリカの従業員数と彼らが担う役割の多さから、従業員のアプリケーション アクセス権の管理は複雑になっています。この課題に対処するために定義済みプロファイルが作成されていますが、プロファイルの数は時間の経過とともに急増しています。このシステムを簡素化して、維持にかかる労力を軽減し、同時に透明性を高めてリスクを軽減できないかを判断するための取り組みが行われました。上位のアプリケーションは職務別に特定されました。次に、従業員 ID に対するアプリケーション アクセスの横断的ビューが作成され、特定の従業員がアクセスできるかどうかに応じて、各アプリケーションに 0 または 1 が割り当てられました。職務に応じて、従業員 ID は、職務コード (役割内)、事業部門、地域、サイトなどの他の主要な変数にもリンクされました。K 平均法クラスタリングを使用して、同様のアクセス権に基づいてアプリケーションをグループ化し、他の予測子に基づいてパターンを識別しました。結果として得られたバイプロットとクラスター平均の分析により、次の点を含め、大幅に明確化されました。(1) アクセス権の相関が高いアプリケーション サブグループの識別（２）クラスターと職業コードとの強い関連性、（３）クラスターと他の関連変数との関連性。
