CN112182654A - 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法 - Google Patents

一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法 Download PDF

Info

Publication number
CN112182654A
CN112182654A CN202011048516.5A CN202011048516A CN112182654A CN 112182654 A CN112182654 A CN 112182654A CN 202011048516 A CN202011048516 A CN 202011048516A CN 112182654 A CN112182654 A CN 112182654A
Authority
CN
China
Prior art keywords
desensitized
new
code
days
sequence
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011048516.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112182654B (zh
Inventor
吴勇
严伟强
钟宏泽
王凯
李纺
邱龙
应悦
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhejiang Hongcheng Computer Systems Co Ltd
Original Assignee
Zhejiang Hongcheng Computer Systems Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhejiang Hongcheng Computer Systems Co Ltd filed Critical Zhejiang Hongcheng Computer Systems Co Ltd
Priority to CN202011048516.5A priority Critical patent/CN112182654B/zh
Publication of CN112182654A publication Critical patent/CN112182654A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112182654B publication Critical patent/CN112182654B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/60—Protecting data
    • G06F21/62—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules
    • G06F21/6218—Protecting access to data via a platform, e.g. using keys or access control rules to a system of files or objects, e.g. local or distributed file system or database
    • G06F21/6245—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes
    • G06F21/6254—Protecting personal data, e.g. for financial or medical purposes by anonymising data, e.g. decorrelating personal data from the owner's identification

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Bioethics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，包括以下步骤：身份证号进行分段；分别对地区编码、出生日期、顺序码进行脱敏：获取相同省份下的所有地区编码集和，从集合中获取新的地址编码；获取基准日期与待脱敏出生日期的间隔天数，间隔天数通过转换得到新的间隔天数，新的间隔天数进制转换后与一个随机数进行模运算，得到最终的间隔天数，根据最终的间隔天数得到新的出生日期；通过与一随机整数进行计算得到新的顺序码；根据固定算法得到新的校验码；组合形成新的身份证号。本发明的有益效果在于：采用分段处理机制，可以灵活选择要脱敏的分段信息，同时保持身份证号本身的结构特征和分析价值。

Description

一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法
技术领域
本发明涉及数据处理领域，尤其涉及一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法。
背景技术
随着互联网的发展，信息传递越来越方便。数据信息已经开始慢慢成为一个企业的核心竞争力，已经成为了一种新型的战略资源。未来，数据信息将是企业的核心资产，对企业的重要性不言而喻。数据即价值，这已是公认的产业趋势。正因为数据蕴含着巨大的商业价值，关于数据盗窃的案件越来越多，犯罪手法多种多样。所以加强敏感信息的保护也就变得越来越重要，尤其是一些关于个人隐私的敏感信息，如：姓名，身份证号，手机号，银行卡号等。
现阶段对于敏感信息的主要保护手段是对敏感信息进行脱敏处理。数据的脱敏，又叫数据漂白或数据去隐私化，指我们对某些敏感信息通过一定的脱敏规则和脱敏手段，对敏感数据进行覆盖隐藏或变形等方法，实现对敏感数据的替换，从而起到保护敏感数据的作用。
身份证号可以说是一种很重要的敏感信息，因为里面包含了用户很多隐私信息，所以关于身份证号的脱敏方法也有很多。现有技术中，对于身份证号进行脱敏时，常用的手段是覆盖和替换。
覆盖即将身份证号的某一段数字或全部数字用特殊符号覆盖，以达到保护信息的效果。替换又分为随机替换和固定替换，固定替换即将身份证号中的地址编号和出生日期用一个固定的地址编号和日期替换，这样所有的身份证号的地址编号和出生日期都是相同的，这样也可以达到保护信息的效果。随机替换即将身份证号中的地址编号和出生日期进行随机的替换，改变身份证号信息以达到保护信息的效果。但是这些脱敏方法在对身份证号进行脱敏后，身份证号也就失去了它本身的特征，同时也意味着数据失去了分析价值。
但是在某些场景下，我们需要对身份证号信息进行统计分析，但是我们又不能把真实的身份证号信息给客户分析，这样很容易造成信息泄露。但是对身份证号脱敏后，数据又会失去分析价值。
比如固定替换后，所有身份证号基本相同，随机替换后有可能出生日期是未来某一天或者几百年前的一天，这就让我们的数据失去了分析价值。所以现阶段希望有一种脱敏方法，既可以对身份证号进行脱敏，又可以保持身份证号本身的结构特征和分析价值。
发明内容
本发明为克服上述的不足之处，目的在于提供一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，既可以对身份证号进行脱敏，又可以保持身份证号本身的结构特征和分析价值。
本发明是通过以下脱敏方案达到上述目的：1、一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，包括以下步骤：
一、提取待脱敏的身份证号，将身份证号分为待脱敏地区编码、待脱敏出生日期、待脱敏顺序码和待脱敏校验码；
二、对待脱敏地区编码、待脱敏出生日期、待脱敏顺序码和校验码进行脱敏，
(1)待脱敏地区编码进行脱敏的步骤：
①加载全国所有地区编码信息(港澳台除外)，取地区编码前2位作为Key值，相同的Key值放置到对应的List集合，若干 List集和构成Map集合；
②获取待脱敏地区编码的前2位，在Map集合中根据Key 值，找到对应的List集合，并对List集合中的地区编码进行随机置乱；
③获取List集合中首个地区编码，作为新的地区编码，若新的地区编码和待脱敏地区编码相同，则重复上面的步骤②，直到获取到新的地区编码；
(2)待脱敏出生日期进行脱敏的步骤：获取基准日期与待脱敏出生日期的间隔天数，间隔天数通过转换得到新的间隔天数，新的间隔天数进制转换后与一个随机数进行模运算，得到最终的间隔天数，根据最终的间隔天数得到新的出生日期；
(3)待脱敏顺序码进行脱敏的步骤：获取待脱敏顺序码 sequence，根据公式计算新的顺序码newSequence，如果顺序码超过 3位，则去掉最高位，所述n为随机整数：
newSequence＝sequence+2*n；
(4)根据身份证号的固定算法得到新的校验码；
(三)新的地区编码、新的出生日期、新的顺序码和新的校验码依次组合成新的身份证号。
作为优选，所述待脱敏地区编码为待脱敏身份证的第1-6位、待脱敏出生日期为待脱敏身份证的第7-14位、待脱敏顺序码为待脱敏身份证的第15-17位，校验码为待脱敏身份证的第18位。
作为优选，所述新的间隔天数newGapDay的计算公式如下：
newGapDay＝(baseDate-birthDate-(32760*flag)
flag＝(baseDate-birthDate)/32760
其中baseDate为基准日期，birthDate为待脱敏出生日期，flag取其商值并取整。
作为优选，所述新的间隔天数转换成5位八进制数G1G2G3G4G5，高位不够用0补齐；所述随机数为5位八进制数，记为A1A2A3A4A5。
作为优选，所述模运算得到5位八进制数D1D2D3D4D5，计算公式如下：
计算D5＝(G5+A5)％8
计算D4＝(((G4+A4)％8)+D5)％8
计算D3＝(((G3+A3)％8)+D4)％8
计算D2＝(((G2+A2)％8)+D3)％8
计算D1＝(((G1+A1)％8)+D2)％8
作为优选，所述D1D2D3D4D5转换为十进制数tempDay
tempDay＝D1*84+D2*83+D3*82+D4*8+D5
计算最后的间隔天数ResultDay
ResultDay＝tempDay+(32760*flag)
得到新的出生日期newBirthDay＝baseDate-ResultDay。
作为优选，所述n为[0,50)以内的随机整数。
本发明的有益效果在于：一、本发明采用分段处理机制，可以灵活选择要脱敏的分段信息；二、脱敏后的身份证地区编码所在省份保持不变，满足做人员地域分布等相关方面的分析；三、脱敏后的各年龄段所占比例基本保持不变，满足做人员年龄分布等方面的分析；四、脱敏后的顺序码奇偶性保持不变、信息性别比例保持不变，满足做人员性别分布等方面的分析；五、通过身份证校验码算法获取校验码，身份证号信息结构特征保持不变。
附图说明
图1是本发明方法的流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施实例对本发明进行进一步描述，但本发明的保护范围并不仅限于此：
实施例：对身份证号642225182502231271(本身份证号为虚构号码)进行脱敏。
一、对身份证号进行分段，将身份证号分为地区编码：642225，出生日期：18250223，顺序码：127，校验码1。
二、对身份证号进行分段脱敏：
(1)对地区编码642225进行脱敏：
①加载全国所有地区编码信息(港澳台除外)，将其放置到 Map集合中；
②在Map集合中获取Key值为64的集合，并对List集合中的地区编码进行随机置乱；
③获取List集合中首个地区编码，获取到的新的地区编码为642127；
(2)对出生日期18250223进行脱敏：
①定义基准日期为20201029：
②计算间隔天数：基准日期-出生日期
间隔天数为：71471天；
③使用间隔天数整除32760，获取其商值并取整。
flage＝71471/32760＝2
④获取新的间隔天数为：5951天；
5951＝71471-(32760*2)
⑤将新的间隔天数转换为5位八进制数为：13477。
⑥获取一个随机的5位八进制数06426。
⑦通过模运算，获取新的5位八进制数07665。
计算5＝(7+6)％8
计算6＝(((7+2)％8)+5)％8
计算6＝(((4+4)％8)+6)％8
计算7＝(((3+6)％8)+6)％8
计算0＝(((1+0)％8)+7)％8
⑧将新的5位八进制数转换为十进制数(tempDay)。
tempDay＝0*84+7*83+6*82+6*8+5＝4021 天
⑨计算最后的间隔天数(ResultDay)为：69541天
69541＝4021+(32760*2)
⑩计算脱敏后的出生日期(newBirthDay)为：18300607
newBirthDay＝baseDate(基准日期)-ResultDay
(3)对顺序码进行脱敏
①获取一个[0,50)以内的随机整数23，原顺序码为： 127。
②计算新的顺序码为：173＝127+2*23
三、将脱敏后的分段信息重新组合成新的身份证号为：
64212718300607173，还少最后一位的校验码。
四、根据新的身份证号信息，通过身份证号的固定算法，获取新的身份证号校验码为：3。
五、最后将校验码补充完整，即可获取到脱敏后的身份证号码为：642127183006071733。
以上的所述乃是本发明的具体实施例及所运用的技术原理，若依本发明的构想所作的改变，其所产生的功能作用仍未超出说明书及附图所涵盖的精神时，仍应属本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于包括以下步骤：
1)提取待脱敏的身份证号，将身份证号分为待脱敏地区编码、待脱敏出生日期、待脱敏顺序码和校验码；
2)对待脱敏地区编码、待脱敏出生日期、待脱敏顺序码和待脱敏校验码进行脱敏，
(1)待脱敏地区编码进行脱敏的步骤：
①加载全国所有地区编码信息(港澳台除外)，取地区编码前2位作为Key值，相同的Key值放置到对应的List集合，若干List集和构成Map集合；
②获取待脱敏地区编码的前2位，在Map集合中根据Key值，找到对应的List集合，并对List集合中的地区编码进行随机置乱；
③获取List集合中首个地区编码，作为新的地区编码，若新的地区编码和待脱敏地区编码相同，则重复上面的步骤②，直到获取到新的地区编码；
(2)待脱敏出生日期进行脱敏的步骤：获取基准日期与待脱敏出生日期的间隔天数，间隔天数通过转换得到新的间隔天数，新的间隔天数进制转换后与一个随机数进行模运算，得到最终的间隔天数，根据最终的间隔天数得到新的出生日期；
(3)待脱敏顺序码进行脱敏的步骤：获取待脱敏顺序码sequence，根据公式计算新的顺序码newSequence，如果顺序码超过3位，则去掉最高位，所述n为随机整数：
newSequence＝sequence+2*n；
(4)根据身份证号的固定算法得到新的校验码；
3)新的地区编码、新的出生日期、新的顺序码和新的校验码依次组合成新的身份证号。
2.根据权利要求1所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述待脱敏地区编码为待脱敏身份证的第1-6位、待脱敏出生日期为待脱敏身份证的第7-14位、待脱敏顺序码为待脱敏身份证的第15-17位，校验码为待脱敏身份证的第18位。
3.根据权利要求2所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述新的间隔天数newGapDay的计算公式如下：
newGapDay＝(baseDate-birthDate)-(32760*flag)
flag＝(baseDate-birthDate)/32760
其中baseDate为基准日期，birthDate为待脱敏出生日期，flag取其商值并取整。
4.根据权利要求3所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述新的间隔天数转换成5位八进制数G1G2G3G4G5，高位不够用0补齐；所述随机数为5位八进制数，记为A1A2A3A4A5。
5.根据权利要求4所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述模运算得到5位八进制数D1D2D3D4D5，计算公式如下：
计算D5＝(G5+A5)％8
计算D4＝(((G4+A4)％8)+D5)％8
计算D3＝(((G3+A3)％8)+D4)％8
计算D2＝(((G2+A2)％8)+D3)％8
计算D1＝(((G1+A1)％8)+D2)％8。
6.根据权利要求5所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述D1D2D3D4D5转换为十进制数tempDay
tempDay＝D1*84+D2*83+D3*82+D4*8+D5
计算最后的间隔天数ResultDay
ResultDay＝tempDay+(32760*flag)
得到新的出生日期newBirthDay＝baseDate-ResultDay。
7.根据权利要求6所述的一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法，其特征在于，所述n为[0,50)以内的随机整数。
CN202011048516.5A 2020-09-29 2020-09-29 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法 Active CN112182654B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011048516.5A CN112182654B (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011048516.5A CN112182654B (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112182654A true CN112182654A (zh) 2021-01-05
CN112182654B CN112182654B (zh) 2024-03-05

Family

ID=73947320

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011048516.5A Active CN112182654B (zh) 2020-09-29 2020-09-29 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112182654B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112949923A (zh) * 2021-03-04 2021-06-11 浙江警察学院 基于lstm的犯罪数量预测方法

Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0124959A2 (en) * 1983-02-15 1984-11-14 Unisys Corporation Group coding method for serial data transmission
DE3688680D1 (de) * 1986-10-21 1993-08-12 Motorola Inc Funkkommunikationsempfaenger mit schaltungsanordnung zur aenderung der bit-rate des empfaengers.
WO1996008077A1 (en) * 1994-09-09 1996-03-14 Omnipoint Corporation Transmission and reception of cpm spread-spectrum communications
JP2004326921A (ja) * 2003-04-24 2004-11-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd ランダム再生方法およびメディアプレーヤ
KR20120128194A (ko) * 2011-05-17 2012-11-27 이에스아이네트워크 주식회사 랜덤워크를 통한 로또 패턴 측량에 따른 당첨번호 예측제공 시스템 및 방법
CN104899521A (zh) * 2015-06-08 2015-09-09 深圳市华傲数据技术有限公司 18位身份证号码漂白和反向漂白方法
CN108154044A (zh) * 2016-12-05 2018-06-12 广东精点数据科技股份有限公司 一种基于随机和置换相结合的身份证号码脱敏方法及装置
CN109726585A (zh) * 2018-12-14 2019-05-07 银江股份有限公司 一种面向身份证号码的集成数据脱敏系统及方法
CN110598442A (zh) * 2019-09-11 2019-12-20 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 一种敏感数据自适应的脱敏方法、系统
US20200066392A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 4medica, Inc. Systems and methods for integrating communications in a healthcare network
CN110889136A (zh) * 2019-11-18 2020-03-17 杭州安恒信息技术股份有限公司 一种地址信息的数据脱敏方法、装置和电子设备
CN110955914A (zh) * 2019-12-02 2020-04-03 智器云南京信息科技有限公司 一种待脱敏数据的处理方法、系统、终端设备和存储介质
CN111651736A (zh) * 2020-06-16 2020-09-11 杭州美创科技有限公司 一种身份证数据脱敏的水印溯源方法

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0124959A2 (en) * 1983-02-15 1984-11-14 Unisys Corporation Group coding method for serial data transmission
DE3688680D1 (de) * 1986-10-21 1993-08-12 Motorola Inc Funkkommunikationsempfaenger mit schaltungsanordnung zur aenderung der bit-rate des empfaengers.
WO1996008077A1 (en) * 1994-09-09 1996-03-14 Omnipoint Corporation Transmission and reception of cpm spread-spectrum communications
JP2004326921A (ja) * 2003-04-24 2004-11-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd ランダム再生方法およびメディアプレーヤ
KR20120128194A (ko) * 2011-05-17 2012-11-27 이에스아이네트워크 주식회사 랜덤워크를 통한 로또 패턴 측량에 따른 당첨번호 예측제공 시스템 및 방법
CN104899521A (zh) * 2015-06-08 2015-09-09 深圳市华傲数据技术有限公司 18位身份证号码漂白和反向漂白方法
CN108154044A (zh) * 2016-12-05 2018-06-12 广东精点数据科技股份有限公司 一种基于随机和置换相结合的身份证号码脱敏方法及装置
US20200066392A1 (en) * 2018-08-21 2020-02-27 4medica, Inc. Systems and methods for integrating communications in a healthcare network
CN109726585A (zh) * 2018-12-14 2019-05-07 银江股份有限公司 一种面向身份证号码的集成数据脱敏系统及方法
CN110598442A (zh) * 2019-09-11 2019-12-20 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 一种敏感数据自适应的脱敏方法、系统
CN110889136A (zh) * 2019-11-18 2020-03-17 杭州安恒信息技术股份有限公司 一种地址信息的数据脱敏方法、装置和电子设备
CN110955914A (zh) * 2019-12-02 2020-04-03 智器云南京信息科技有限公司 一种待脱敏数据的处理方法、系统、终端设备和存储介质
CN111651736A (zh) * 2020-06-16 2020-09-11 杭州美创科技有限公司 一种身份证数据脱敏的水印溯源方法

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶水勇;: "电力大数据的脱敏评估及系统实现", 黑龙江电力, no. 04, pages 366 - 371 *
姬鸣扬;李林森;李建华;: "P2P网贷用户数据脱敏技术研究", 通信技术, no. 02, pages 321 - 327 *
张樵;: "数据漂白简析", 中国金融电脑, no. 09, pages 80 - 81 *
张继;: "利用EXCEL函数功能从身份证号提取学生基础学籍信息", 电脑知识与技术, no. 33, pages 7948 - 7950 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112949923A (zh) * 2021-03-04 2021-06-11 浙江警察学院 基于lstm的犯罪数量预测方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN112182654B (zh) 2024-03-05

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109726585B (zh) 一种面向身份证号码的集成数据脱敏系统及方法
CN103838753B (zh) 一种兑换码的存储、验证方法和装置
CN106599322A (zh) 数据脱敏的方法及设备
CN109815742A (zh) 数据脱敏方法及装置
CN108154044A (zh) 一种基于随机和置换相结合的身份证号码脱敏方法及装置
CN111159258A (zh) 一种基于聚类分析的客户分群实现方法
CN104866775A (zh) 一种金融数据的漂白方法
Florindo et al. Texture analysis by multi-resolution fractal descriptors
CN112182654A (zh) 一种保留统计级特征属性的身份证号脱敏方法
CN108416229B (zh) 一种针对类别信息的数据脱敏方法
CN114782161A (zh) 识别风险用户的方法、装置、存储介质及电子装置
CN111899191A (zh) 一种文本图像修复方法、装置及存储介质
CN115965058A (zh) 神经网络训练方法、实体信息分类方法、装置及存储介质
CN117081602B (zh) 基于区块链的资金结算数据优化处理方法
US20060238539A1 (en) Method and apparatus for glyph hinting by analysis of similar elements
Syam et al. Efficient similarity measure via Genetic algorithm for content based medical image retrieval with extensive features
CN115603758A (zh) 一种客户号压缩和解压方法及装置
CN115496993A (zh) 基于频域融合的目标检测方法、装置、设备及存储介质
CN110543779B (zh) 数据处理方法及装置
KR102197993B1 (ko) 분할 반복 부호를 이용한 데이터 분산 저장 장치 및 방법
CN113779075A (zh) 基于差分隐私的数据查询方法、装置、设备及存储介质
CN113313615A (zh) 一种对企业司法风险进行量化评分定级的方法及装置
CN113177840A (zh) 一种客户风险的识别方法及装置
CN112015768A (zh) 一种基于Rete算法的信息匹配方法及其相关产品
Anderson Piecewise logistic regression: an application in credit scoring

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant