基于K-means聚类的电力大数据脱敏技术研究

作     者：徐敏 XU Min

作者机构：云南电网有限责任公司云南昆明650217 

基　　金：云南电网有限责任公司基础数据集成管控项目(059300HJ42200012) 

出 版 物：《电子设计工程》 (Electronic Design Engineering)

年 卷 期：2022年第30卷第19期

页      码：175-178,184页

摘      要：针对传统大数据脱敏技术缺少对动态数据的脱敏处理,导致大数据脱敏效果不佳的问题,提出基于K-means聚类的电力大数据脱敏技术研究。根据电力数据异常量的K-means聚类中心距离进行检测,建立脱敏系统,在系统中预留元数据管理接口,依据检测结果导入敏感配置信息。根据用户需求,通过对敏感数据的识别、流程的判断,确定敏感数据,对静态和动态敏感数据进行脱敏处理。实验结果可知,该技术只暴露用户身份证号前两位,其余信息均能被脱敏处理,有效保证了用户身份信息安全。

主 题 词：K-means聚类 电力大数据 脱敏技术 静态数据 动态数据 

学科分类：08[工学] 080401[080401] 081105[081105] 0804[工学-材料学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.14022/j.issn1674-6236.2022.19.037

馆 藏 号：203114506...