期刊文献+

基于多业务场景的大数据脱敏技术研究及其在电力用户隐私信息保护中的应用 被引量:11

Research on big data masking technology based on multi service scenarios and its application in privacy information protection of power users
在线阅读 下载PDF
导出
摘要 数据流转过程中,保证数据安全使用的最有效方法即数据脱敏,通过将数据中的敏感信息标识化处理,确保隐私信息在使用过程中的安全可靠。本文首先对数据脱敏技术进行介绍,包括脱敏概念、脱敏原则和脱敏方法等;之后对电力企业数据特点进行分析,梳理形成用户隐私信息类别;进一步对电力系统中用户隐私信息的实际应用场景进行提取划分;在此基础上,应用不可逆的数据脱敏方法,制定形成数据脱敏规则,并根据数据使用的不同业务环境,提出动/静态大数据脱敏技术方案。该方案紧密结合电力企业实际业务需求,在应用过程中,无论是对现有系统进行改造,或是部署新的设备,都最大限度的保证了投入成本与实际产出间的合理配比,使得数据价值得到充分挖掘的同时,保障用户隐私信息安全。 Data masking is the most effective method to ensure the safe use of data in the process of data transfer.By hide identify the sensitive information in the data,it ensures the security and reliability of the privacy information in the process of use.This paper first introduces the data masking technology,including masking concept,masking principle and masking method,and then analyzes the data characteristics of the power enterprise,combs and forms the user privacy information category,and further extracts and divides the actual application scene of the user privacy information in the power system.On this basis,by using the irreversible data masking method,the data masking rules are formed,and the dynamic / static large data masking scheme is proposed according to the different business environment.This scheme closely combines the actual business needs of the electric power enterprises.During the application process,whether the existing system is reformed or the new equipment is deployed,the reasonable ratio between the input cost and the actual output is guaranteed to the maximum extent,so that the data value is fully excavated and the security of the user's privacy information is ensured.
作者 吕军 杨超 王跃东 刘林 王新宁 LV Jun;YANG Chao;WANG Yuedong;LIU Lin;WANG Xinning(State Grid Dalian Power Supply Company,Dalian 116011 Liaoning,China)
出处 《电力大数据》 2018年第7期29-35,共7页 Power Systems and Big Data
关键词 大数据 数据安全 隐私信息保护 多业务场景 数据脱敏 big data;data security;privacy information protection;multi service scenarios;data masking
  • 相关文献

参考文献12

二级参考文献169

共引文献749

同被引文献59

引证文献11

二级引证文献33

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部