CN110851860A - 一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一，研究多源异构大数据环境下的数据脱敏方法；步骤二，分析和对比匿名化、数据加密、差分隐技术在用电信息采集数据环境的适应性情况；步骤三，基于匿名化和差分隐私技术构建用电数据脱敏算法模型；步骤四，用电数据脱敏工具研发及试点应用。本基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，通过构建可定制的用电数据脱敏算法模型，可精准满足不同用户的脱敏需求，兼顾信息共享的便捷性和安全性，保障营销、采集***中敏感数据在使用、发布、共享环节的隐私安全，有效降低国网公司海量电力营销数据、电力客户数据、个人用电信息的泄露风险。
Description
技术领域
本发明属于电力数据处理领域，涉及一种用电数据脱敏算法的模型构建方法，特别是一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法。
背景技术
电力公司拥有大量电力营销数据、电力客户数据、个人用电信息等敏感数据，这些数据在产生、传输、存储、处理以及使用共享等环节上存在着隐私泄露的安全隐患。因此，设计一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，对各类敏感数据进行脱敏，从而有效保护国网公司***内的海量电力营销数据、电力客户数据和个人用电信息不被入侵泄露，从源头杜绝公司因商业机密和客户隐私数据泄露造成的损失。
发明内容
本发明的目的在于提供一种安全可靠、有效防止隐私泄露、避免损失的发生、易于实现的基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法。
本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：
一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一，研究多源异构大数据环境下的数据脱敏方法；
步骤二，分析和对比匿名化、数据加密、差分隐技术在用电信息采集数据环境的适应性情况；
步骤三，基于匿名化和差分隐私技术构建用电数据脱敏算法模型；
步骤四，用电数据脱敏工具研发及试点应用。
而且，所述步骤一的具体方法为：
首先，在营销***、用采***以及MDS***中，分析用电数据的结构特点、存储情况、数据一致性以及内在关联性，提出各数据源的逻辑整合方案；
其次，从***模型角度分析用电数据从产生到共享各个环节中的面临的隐私安全威胁，结合各***业务中数据交互协议的形式和特点，明确数据脱敏的安全需求，构建数据全生命周期的脱敏策略及隐私保护架构；
最后，针对多源异构数据环境的特点和传统脱敏方法的局限性，探索数据挖掘、机器学习、自然语言处理技术在敏感数据发现和脱敏处理过程中的应用。
而且，所述步骤二的具体方法为：
首先，依据脱敏技术所适用的数据类型，将用电信息采集数据环境中用电数据字段属性进行分类，分为非数值类字段和数值类字段；
其次，依据用电数据在不同应用场景中的隐私保护需求，对数据的敏感程度进行分级；
最后，开展主流脱敏技术的适应性情况研究，对比分析匿名化技术、加密技术、差分隐私技术在大规模数据集上的应用效果。
而且，所述步骤三的具体方法为：
首先，开展用电信息采集***大数据环境下的敏感数据发现机制研究，敏感数据包括结构化数据和非结构数据，对敏感数据进行分类并总结各类数据特征后，采用特征选择算法对特征进行筛选、验证，形成敏感数据特征库，实现支持对敏感数据的自动发现，提升识别的准确率，结合人工智能技术，弥补基于规则库的敏感数据发现的缺陷，提升敏感数据发现的准确率；
其次，提出可个性化定制权重的脱敏机制，应用机器学习算法为各类用电数据预先选定脱敏强度参考值，根据***中设置的查询者角色和业务特点，判断可能出现的查询请求，为查询请求中的各类数据设计脱敏权重因子的动态生成算法，从而提高脱敏后数据的可用性，并最大程度地实现数据脱敏；
最后，构建适应于用电信息采集***应用环境的脱敏算法库，根据敏感数据类型和应用场景，设计合适的脱敏技术，实现可定制化的脱敏算法模型。
本发明的优点和有益效果为：
本基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，通过构建可定制的用电数据脱敏算法模型，可精准满足不同用户的脱敏需求，兼顾信息共享的便捷性和安全性，保障营销、采集***中敏感数据在使用、发布、共享环节的隐私安全，有效降低国网公司海量电力营销数据、电力客户数据、个人用电信息的泄露风险。
附图说明
图1为本发明匿名化及差分隐私技术的用电数据脱敏算法技术流程图；
图2为本发明步骤一的流程图；
图3为本发明步骤二的流程图；
图4为本发明步骤三的流程图；
图5为本发明步骤四数据脱敏工具功能模块的示意图。
具体实施方式
下面通过具体实施例对本发明作进一步详述，以下实施例只是描述性的，不是限定性的，不能以此限定本发明的保护范围。
一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其创新之处在于：包括如下步骤：
步骤一，研究多源异构大数据环境下的数据脱敏方法；
步骤二，分析和对比匿名化、数据加密、差分隐技术在用电信息采集数据环境的适应性情况；
步骤三，基于匿名化和差分隐私技术构建用电数据脱敏算法模型；
步骤四，用电数据脱敏工具研发及试点应用：根据前述步骤的结果，形成用电数据脱敏工具，适用于公司营销、客服等部门对关系型数据库和大数据平台的数据脱敏需求，并在公司进行试点应用。
所述步骤一的具体方法为：
首先，在营销***、用采***以及MDS***中，分析用电数据的结构特点、存储情况、数据一致性以及内在关联性，提出各数据源的逻辑整合方案；
其次，从***模型角度分析用电数据从产生到共享各个环节中的面临的隐私安全威胁，结合各***业务中数据交互协议的形式和特点，明确数据脱敏的安全需求，构建数据全生命周期的脱敏策略及隐私保护架构；
最后，针对多源异构数据环境的特点和传统脱敏方法的局限性，探索数据挖掘、机器学习、自然语言处理技术在敏感数据发现和脱敏处理过程中的应用。
所述步骤二的具体方法为：
首先，依据脱敏技术所适用的数据类型，将用电信息采集数据环境中用电数据字段属性进行分类，分为非数值类字段和数值类字段；非数值类字段如名称、地址、证件等，数值类字段如电压数据、电流数据、功率等。
其次，依据用电数据在不同应用场景中的隐私保护需求，对数据的敏感程度进行分级；不同的应用场景如内部用户查询、***间数据交互、对外数据发布等场景。
最后，开展主流脱敏技术的适应性情况研究，对比分析匿名化技术、加密技术、差分隐私技术在大规模数据集上的应用效果。
所述步骤三的具体方法为：
首先，开展用电信息采集***大数据环境下的敏感数据发现机制研究，敏感数据包括结构化数据和非结构数据，对敏感数据进行分类并总结各类数据特征后，采用特征选择算法对特征进行筛选、验证，形成敏感数据特征库，实现支持对敏感数据的自动发现，提升识别的准确率，结合人工智能技术，弥补基于规则库的敏感数据发现的缺陷，提升敏感数据发现的准确率；
其次，提出可个性化定制权重的脱敏机制，应用机器学习算法为各类用电数据预先选定脱敏强度参考值，根据***中设置的查询者角色和业务特点，判断可能出现的查询请求，为查询请求中的各类数据设计脱敏权重因子的动态生成算法，从而提高脱敏后数据的可用性，并最大程度地实现数据脱敏；
最后，构建适应于用电信息采集***应用环境的脱敏算法库，根据敏感数据类型和应用场景，设计合适的脱敏技术，包括匿名化技术、轻量级加密技术、差分隐私技术等，实现可定制化的脱敏算法模型。
本发明将大数据脱敏装备部署于应用程序和大数据平台之间，保护存储在大数据平台中的敏感数据。脱敏装备截取发送到大数据平台的访问请求，并送到规则引擎进行处理。
脱敏模块提供配置管理工具，管理敏感数据脱敏的策略配置并建立连接和安全规则。数据脱敏模块通过改写应用***发送的访问请求实现敏感数据的脱敏，处理流程如下：
数据脱敏模块侦听并转发应用程序发送到大数据平台访问请求。
当应用程序发送一个请求到大数据平台时，数据屏蔽模块收到该请求并识别发起请求的程序名、用户名、语法等信息，根据规则引擎的策略配置来确定转发该请求到大数据平台前需执行的动作。
数据脱敏模块根据规则对应用程序发送的请求语句语法进行改写，并发送修改后的请求发送到大数据平台中。
大数据平台处理该请求，并发送回给应用程序的结果。
不同数据脱敏技术方式不尽相同，但提供的功能是一致的，需要能满足“数据脱敏”这个实际需求。数据脱敏装备提供以下功能：
数据关系一致性：脱敏常应用于大型数据集，特别是那些不同数据元素之间，关系非常复杂的数据集，在脱敏后，这些关系仍然需要保持不变。例如，病人的健康数据，位置、治疗方案和条件会构成核心多列关系，脱敏过程必须保持这种多方关系。另一个例子，时间轴上的日期，每个日期会有对应的事件，脱敏后日期可以在时间轴上随机排列，但日期所对应的事件关系不能变。为用户定制复杂关系数据的能力越来越普遍，需要可以根据具体行业定制不同的脱敏流程。
数据消重：为了提高效率，需将数据集中，未被脱敏的数据部分进行脱敏。例如，在创建测试数据时，只需要对新产生的数据进行脱敏。为了与大型数据库中数据流的速度保持同步，部分数据集脱敏正在成为一个关键功能。这种功能可以通过多种方式实现，只选择最近修改过的数据库行进行查询，进行就地数据提取和脱敏，更为复杂的功能是存储原有的数据集，脱敏新增的数据集。
工作流集成：大数据脱敏装备需要集成工作流***，有助于帮助合规团队了解相关报告已经生成，帮助应用测试人员了解数据已经更新，同时提醒安全团队，敏感数据或未经授权的数据已经迁移到了新的存储位置。
尽管为说明目的公开了本发明的实施例和附图，但是本领域的技术人员可以理解：在不脱离本发明及所附权利要求的精神和范围内，各种替换、变化和修改都是可能的，因此，本发明的范围不局限于实施例和附图所公开的内容。
Claims (4)
1.一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：包括如下步骤：
步骤一，研究多源异构大数据环境下的数据脱敏方法；
步骤二，分析和对比匿名化、数据加密、差分隐技术在用电信息采集数据环境的适应性情况；
步骤三，基于匿名化和差分隐私技术构建用电数据脱敏算法模型；
步骤四，用电数据脱敏工具研发及试点应用。
2.根据权利要求1所述的一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：所述步骤一的具体方法为：
首先，在营销***、用采***以及MDS***中，分析用电数据的结构特点、存储情况、数据一致性以及内在关联性，提出各数据源的逻辑整合方案；
其次，从***模型角度分析用电数据从产生到共享各个环节中的面临的隐私安全威胁，结合各***业务中数据交互协议的形式和特点，明确数据脱敏的安全需求，构建数据全生命周期的脱敏策略及隐私保护架构；
最后，针对多源异构数据环境的特点和传统脱敏方法的局限性，探索数据挖掘、机器学习、自然语言处理技术在敏感数据发现和脱敏处理过程中的应用。
3.根据权利要求1所述的一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：所述步骤二的具体方法为：
首先，依据脱敏技术所适用的数据类型，将用电信息采集数据环境中用电数据字段属性进行分类，分为非数值类字段和数值类字段；
其次，依据用电数据在不同应用场景中的隐私保护需求，对数据的敏感程度进行分级；
最后，开展主流脱敏技术的适应性情况研究，对比分析匿名化技术、加密技术、差分隐私技术在大规模数据集上的应用效果。
4.根据权利要求1所述的一种基于匿名化隐私技术的用电数据脱敏算法模型构建方法，其特征在于：所述步骤三的具体方法为：
首先，开展用电信息采集***大数据环境下的敏感数据发现机制研究，敏感数据包括结构化数据和非结构数据，对敏感数据进行分类并总结各类数据特征后，采用特征选择算法对特征进行筛选、验证，形成敏感数据特征库，实现支持对敏感数据的自动发现，提升识别的准确率，结合人工智能技术，弥补基于规则库的敏感数据发现的缺陷，提升敏感数据发现的准确率；
其次，提出可个性化定制权重的脱敏机制，应用机器学习算法为各类用电数据预先选定脱敏强度参考值，根据***中设置的查询者角色和业务特点，判断可能出现的查询请求，为查询请求中的各类数据设计脱敏权重因子的动态生成算法，从而提高脱敏后数据的可用性，并最大程度地实现数据脱敏；
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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