CN110737651A - 一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法 - Google Patents
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Abstract
本发明提出了一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，对脱敏数据进行预处理，可以消除所有的“脏数据”，即冗余数据、异常数据和无用数据等；预处理的数据清洗部分可以处理缺失数据、检测和过滤异常值，移除重复数据；预处理的数据交换部分可以将不同来源的脱敏数据进行统一标识，进而可以对数据进行归一化处理，将其转换为有利于分析与挖掘的形式；本发明的方法安全复杂系数更高，使得算法模型的安全性更高，鲁棒性更强。有效地降低了敏感数据的危险系数，提高了敏感数据的安全性与破解难度系数，实现了敏感数据的脱敏，保护敏感数据安全与可靠。
Description
技术领域
本发明涉及大数据领域，尤其涉及一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法。
背景技术
同时，随着大数据分析的成熟和价值挖掘的深入，从看似安全的数据中还原出用户的敏感、隐私信息已不再困难。传统的安全技术已无法直接使用，如何在大数据量的交换、共享及使用等过程中实现对敏感数据的精准定位和保护，达到数据安全、可靠、受控使用的目标，是数据产生者和管理者亟待解决的技术问题。因此，为解决上述问题，本发明提供一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，可以实现了敏感数据的脱敏，并且有效地降低了敏感数据的危险系数。
发明内容
有鉴于此，本发明提出了一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，可以实现了敏感数据的脱敏，并且有效地降低了敏感数据的危险系数。
本发明的技术方案是这样实现的：本发明提供了一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，包括以下步骤：
S1、在敏感数据脱敏使用前进行预处理；所述预处理具体包括：数据清洗、数据变换、数据规约；
S2、在敏感数据脱敏使用后进行溯源审计。
在以上技术方案的基础上，优选的，S1中数据清洗包括以下步骤：
S101、对敏感数据进行缺失值检测，所述缺失值为敏感数据中数据取值为空的数据，删除检测到的缺失值；
S102、对缺失值检测后的敏感数据进行异常值检测，所述异常值为超过预设的离散程度的数据，删除检测到的异常值；
S103、对异常值检测后的敏感数据进行重复值检测，并删除检测到的重复值。
进一步优选的，S1中数据变换包括以下步骤：
S201、将敏感数据汇集成异构数据集，对异构数据集的所有记录进行统一用户标识；
S202、采用不对称加密算法对敏感数据中的敏感属性字段进行加密替换。
进一步优选的，S201统一用户标识具体包括以下步骤：
S301、将异构数据集中的异构数据分为两类：用户的属性信息和用户的社交网络关系；用户的属性信息为用户的基本信息；用户的社交网络关系为根据用户行为产生的数据形成数据间的社交网络关系；
S302、根据异构数据之间的字段相似性和用户对之间的社交网络关系匹配性判断异构数据是否为同一个用户的数据，并将判断为同一用户的数据存储在数据库中；
S303、对数据库中的同一用户的数据进行特征提取，所述特征为用户的唯一标识。
进一步优选的，S202中不对称加密算法具体包括以下步骤：
S401、生成一对公开密钥和私有密钥；
S402、在加密前，未加密的脱敏数据称为字符串明文，通过编码将字符串明文转换成字节流明文；
S403、利用加密公式对字节流明文、公开密钥和私有密钥进行计算得到密文。
进一步优选的，加密公式具体包括以下内容：
S501、选择两个相异的大质数记为P和Q；
S502、计算P和Q之积，并用n表示，记为n＝P×Q；
S503、定义一个变量S，设S＝(P-1)×(Q-1)；
S504、选取一个值e1，要求e1与S503的结果值S互质；
S505、再选取一个值e2，使得(e1×e2)＝1 mod S，即(e1×e2)对S取余值为1，此时，(n,e1)为公钥PR，(n,e2)为私钥PU；
S506、假设T代表明文，C代表密文，则：C＝Te1 mod n，T＝Ce2 mod n。
进一步优选的，数据规约具体包括以下步骤：寻找数据变换后的脱敏数据数据的有用特征，缩减数据规模，对数据进行降维处理。
进一步优选的，S2具体包括以下步骤：持续对脱敏数据进行监控和审计，及时发现异常并做出响应。
本发明的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法相对于现有技术具有以下有益效果：
(1)对脱敏数据进行预处理，可以消除所有的“脏数据”，即冗余数据、异常数据和无用数据等；
(2)预处理的数据清洗部分可以处理缺失数据、检测和过滤异常值，移除重复数据；
(3)预处理的数据交换部分可以将不同来源的脱敏数据进行统一标识，进而可以对数据进行归一化处理，将其转换为有利于分析与挖掘的形式；
(4)本发明的方法安全复杂系数更高，使得算法模型的安全性更高，鲁棒性更强；有效地降低了敏感数据的危险系数，提高了敏感数据的安全性与破解难度系数，实现了敏感数据的脱敏，保护敏感数据安全与可靠。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法的流程图；
图2为本发明一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法中数据清洗的流程图；
图3为本发明一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法中数据变换的流程图；
图4为图3中统一用户标识的流程图；
图5为图3中非对称加密算法的流程图；
图6为图5中加密公式的流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施方式，对本发明实施方式中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施方式仅仅是本发明一部分实施方式，而不是全部的实施方式。基于本发明中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，包括以下步骤：
S1、在敏感数据脱敏使用前进行预处理；所述预处理具体包括：数据清洗、数据变换、数据规约；
进一步优选的，如图2所示，数据清洗具体包括以下步骤：
S101、对敏感数据进行缺失值检测，所述缺失值为敏感数据中数据取值为空的数据，删除检测到的缺失值；
S102、对缺失值检测后的敏感数据进行异常值检测，所述异常值为超过预设的离散程度的数据，删除检测到的异常值；
S103、对异常值检测后的敏感数据进行重复值检测，并删除检测到的重复值。
本实施例中，数据清洗有助于解决数据质量问题的处理过程，通过分析“脏数据”的产生原因及存在形式，对数据流的过程进行分析，将“脏数据”转化成满足数据质量要求的数据。
进一步优选的，如图3所示，数据变换包括以下步骤：
S201、将敏感数据汇集成异构数据集，对异构数据集的所有记录进行统一用户标识；
S202、采用不对称加密算法对敏感数据中的敏感属性字段进行加密替换。
其中，由于脱敏数据来源于各个不同业务系统和场景，这些系统大多是独立部署，它们各自组织和管理系统内的数据，这样就造成来源不同的系统内的数据犹如信息孤岛，脱敏数据之间没有任何显性关联。在S1中数据清理过程中将各个数据源经过预处理后得到有效数据，这些数据汇集在一起构成异构数据集，为便于统一管理，需要对异构数据集的所有记录进行统一用户标识。
本实施例中，数据变换寻找数据的统一标识方法，对数据进行归一化处理，将其转换为有利于分析与挖掘的形式；以及利用替换手段对敏感数据进行脱敏，从而保护个人隐私。
进一步优选的，如图4所示，S201统一用户标识具体包括以下步骤：
S301、将异构数据集中的异构数据分为两类：用户的属性信息和用户的社交网络关系；
用户的属性信息为用户的基本信息。例如，高校为了方便对学生和教职工的统一管理，在进入高校时，会对他们的基本身份信息进行记录和管理，包括：学号/教工号、姓名、性别、身份证号码、出生日期、个人照片、电话号码、邮箱、联系地址、院系、专业、角色等。这些信息均属于用户的属性信息。
用户的社交网络关系为根据用户行为产生的数据形成数据间的社交网络关系。例如，学生在学习平台中的论坛模块，进行发帖回帖等行为，依据发帖回帖的数据内容可以判断出哪些记录的用户是存在社交关系，从而帮助我们识别记录所指向的个体。
S302、根据异构数据之间的字段相似性和用户对之间的社交网络关系匹配性判断异构数据是否为同一个用户的数据，并将判断为同一用户的数据存储在数据库中；
其中，由于异构数据的内容存在字段信息不完整，异构数据集中含有大量的重名记录，所以仅靠记录间的字段相似度，很难准确判断两条记录是否是同一个用户的数据。通过分析用户之间的社交网络关系，能够发现哪些个体是具有关联关系的，从而有助于判断数据是否指向同一用户。
例如，以学生A和学生B在论坛上发帖的两条记录为例，其中，学生A和学生B的姓名相同，但是来自不同的院校，尽管两条记录的发帖者姓名相同，但高校中重名现象十分普遍，所以不能充分确定他们是同一个用户。因此，不能完全通过用户的属性信息确定异构数据是否为同一个用户的数据，为此，本实施例中，引入用户的社交网络关系，并根据异构数据之间的字段相似性和用户对之间的社交网络关系匹配性判断异构数据是否为同一个用户的数据。
S303、对数据库中的同一用户的数据进行特征提取，特征为用户的唯一标识。
在S302的举例的基础上，本实施例可以将学号、身份证号码作为单用户的唯一标识特征，一旦异构数据中记含有这两个特征值，就可以对记录进行用户唯一标识。而用户的其他属性，例如：姓名、性别、出生日期、邮箱、通讯地址、院系、专业、班级、导师等，可以作为单用户的一般特征属性。
进一步优选的，数据加密技术分为两种，一种是对称加密，另一种是非对称加密。对称加密的特点是只有一个密钥，加密密钥和解密密钥是相同的；而非对称加密有两个不同的密钥，一对公开密钥和私有密钥，使用公开密钥对明文进行加密，使用相对应的私有密钥才能解密，由于加密密钥和解密密钥不同，并且解密的私有密钥仅为私有，不同于公开密钥可以向外人公布。本实施例采用非对称加密算法进行加密。如图5所示，具体包括以下步骤：
S401、生成一对公开密钥和私有密钥；
S402、在加密前，未加密的脱敏数据称为字符串明文，通过编码将字符串明文转换成字节流明文；
S403、利用加密公式对字节流明文、公开密钥和私有密钥进行计算得到密文。
进一步优选的，如图6所示，加密公式具体包括以下内容：
S501、选择两个相异的大质数记为P和Q；
S502、计算P和Q之积，并用n表示，记为n＝P×Q；
S503、定义一个变量S，设S＝(P-1)×(Q-1)；
S504、选取一个值e1，要求e1与S503的结果值S互质；
S505、再选取一个值e2，使得(e1×e2)＝1 mod S，即(e1×e2)对S取余值为1，此时，(n,e1)为公钥PR，(n,e2)为私钥PU；
S506、假设T代表明文，C代表密文，则：C＝Te1 mod n，T＝Ce2 mod n。
利用上述公式可以获得公开密钥和私有密钥，以及加密后的密文。
进一步优选的，数据规约是在对所要解决问题理解的基础上，寻找数据的有用特征，以缩减数据规模，在尽可能保持数据原貌的同时最大限度地减少数据量，对数据进行降维处理，使得之后的分析与挖掘更加高效。
例如，本实施例需要分析的是各专业、班级及教师的学习及教学状况，则需要得到每个班级的平均分后再进行评价。故需要先根据班级这一属性列对替换后的数据进行分组后，对总评成绩求平均将其聚合，最终只需要保留班级、学院、总评成绩和教师姓名四列即可。
进一步优选的，S2具体包括以下步骤：持续对脱敏数据进行监控和审计，及时发现异常并做出响应。
以上所述仅为本发明的较佳实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (8)
1.一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：包括以下步骤：
S1、在敏感数据脱敏使用前进行预处理；所述预处理具体包括：数据清洗、数据变换、数据规约；
S2、在敏感数据脱敏使用后进行溯源审计。
2.如权利要求1所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述S1中数据清洗包括以下步骤：
S101、对敏感数据进行缺失值检测，所述缺失值为敏感数据中数据取值为空的数据，删除检测到的缺失值；
S102、对缺失值检测后的敏感数据进行异常值检测，所述异常值为超过预设的离散程度的数据，删除检测到的异常值；
S103、对异常值检测后的敏感数据进行重复值检测，并删除检测到的重复值。
3.如权利要求2所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述S1中数据变换包括以下步骤：
S201、将敏感数据汇集成异构数据集，对异构数据集的所有记录进行统一用户标识；
S202、采用不对称加密算法对敏感数据中的敏感属性字段进行加密替换。
4.如权利要求3所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述S201统一用户标识具体包括以下步骤：
S301、将异构数据集中的异构数据分为两类：用户的属性信息和用户的社交网络关系；所述用户的属性信息为用户的基本信息；所述用户的社交网络关系为根据用户行为产生的数据形成数据间的社交网络关系；
S302、根据异构数据之间的字段相似性和用户对之间的社交网络关系匹配性判断异构数据是否为同一个用户的数据，并将判断为同一用户的数据存储在数据库中；
S303、对数据库中的同一用户的数据进行特征提取，所述特征为用户的唯一标识。
5.如权利要求4所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述S202中不对称加密算法具体包括以下步骤：
S401、生成一对公开密钥和私有密钥；
S402、在加密前，未加密的脱敏数据称为字符串明文，通过编码将字符串明文转换成字节流明文；
S403、利用加密公式对字节流明文、公开密钥和私有密钥进行计算得到密文。
6.如权利要求5所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述加密公式具体包括以下内容：
S501、选择两个相异的大质数记为P和Q；
S502、计算P和Q之积，并用n表示，记为n＝P×Q；
S503、定义一个变量S，设S＝(P-1)×(Q-1)；
S504、选取一个值e1，要求e1与S503的结果值S互质；
S505、再选取一个值e2，使得(e1×e2)＝1modS，即(e1×e2)对S取余值为1，此时，(n,e1)为公钥PR，(n,e2)为私钥PU；
S506、假设T代表明文，C代表密文，则：C＝Te1mod n，T＝Ce2mod n。
7.如权利要求4所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述数据规约具体包括以下步骤：寻找数据变换后的脱敏数据数据的有用特征，缩减数据规模，对数据进行降维处理。
8.如权利要求7所述的一种可还原脱敏的数据清洗及交换办法，其特征在于：所述S2具体包括以下步骤：持续对脱敏数据进行监控和审计，及时发现异常并做出响应。
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Application publication date: 20200131 |