CN116628729B - 根据数据特性差异化提升数据安全的方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提出一种根据数据特性差异化提升数据安全的方法及系统，获取城市规划领域不同设备所产生的数据的数据集，包括原始数据、数据的位置信息、数据的更新频率、数据的重要性；根据所述数据集的原始数据、位置信息、更新频率、重要性确定聚类参数，所述聚类参数包括邻域半径ε和邻域内最小样本数MinPts；根据确定的聚类参数执行聚类操作；将所述聚类操作获得的聚类结果作为处理对象，执行安全操作。本发明针对城市规划涉及的各种类型的数据，根据数据特性进行灵活的聚类处理，提升数据安全。
Description
技术领域
本发明属于信息技术领域，特别是涉及到一种根据数据特性差异化提升数据安全的方法及系统。
背景技术
在城市规划领域，大量的数据都带有地理位置属性，现有技术中，已经有根据地理位置属性的聚类，从而对聚类以后的数据进行处理或使用的方案。
在数据安全领域，也开始利用地理位置的聚类，通过设置不同聚类的差异化安全手段来提升安全措施的效率或强度。
但是，目前的地理位置聚类方法是基于普通的大数据处理技术的，往往对所有数据内容采用了相同的处理标准。而没有重点考虑城市规划领域的数据特性差异化。
在城市规划领域，涉及各种类型的数据，包括设施数据、人口数据、地理数据等，这些数据在更新频率、重要性和其他属性上存在差异，这些差异导致传统的地理位置聚类方法不适用，影响数据安全的提升。例如，（1）各城市规划领域设备的数据的更新频率不同，有些数据可能会频繁发生变化，而有些数据可能相对稳定。传统的地理位置聚类方法没有考虑数据更新频率的差异，因此无法准确地捕捉和处理频繁更新的数据；（2）数据对城市规划决策的影响程度不同，有些数据对决策的重要性更高，而有些数据的影响相对较低。传统的地理位置聚类方法没有考虑数据的重要性差异，因此无法将更多的注意力集中在对决策重要的数据上。
发明内容
本发明提出一种根据数据特性差异化提升数据安全的方法及系统，根据城市规划领域数据的特性利用聚类提升数据安全。
为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：
一种根据数据特性差异化提升数据安全的方法，包括：
S1、获取城市规划领域不同设备所产生的数据的数据集，包括原始数据、数据的位置信息、数据的更新频率、数据的重要性；
S2、根据所述数据集的原始数据、位置信息、更新频率、重要性确定聚类参数，所述聚类参数包括邻域半径ε和邻域内最小样本数MinPts；
S3、根据确定的聚类参数执行聚类操作；
S4、将所述聚类操作获得的聚类结果作为处理对象，执行安全操作。
进一步的，步骤S1中所述数据的更新频率，是根据城市规划领域的设备所产生的历史数据，通过机器学习获得。
新一步的，步骤S1中所述数据的重要性，是通过统计数据被其他应用调用的频率来确定的。
进一步的，步骤S2中，所述邻域半径ε与所述数据的更新频率的关系为：更新频率越高则邻域半径ε越小，更新频率越低则邻域半径ε越大。
更进一步的，邻域半径ε的计算方法包括：
S201：获得数据集中原始数据总数为N；
S202：计算N个数据的位置重心，即位置信息的平均值；
S203：设定聚类中簇数据量；其中/>是向下取整函数；
S204：从N个数据中选择距离位置重心最近的T个数据；
S205：将这T个数据中与位置重心的最远距离设定为默认邻域半径E；
S206：邻域半径ε=E*(F/f)；其中F为步骤S1中所述数据的更新频率，f是N个数据的平均更新频率。
进一步的，步骤S2中，所述邻域内最小样本数MinPts与所述数据的重要性的关系为：重要性越高，则邻域内最小样本数MinPts越大；重要性越低，则邻域内最小样本数MinPts越小。
更进一步的，邻域内最小样本数MinPts的计算方法包括：
S211：获得数据集中原始数据总数为N；
S212：设定聚类中簇数据量；其中/>是向下取整函数；
S213、根据重要性等级设置不同的权重参数G，MinPts=G*T。
进一步的，步骤S3中所述聚类操作包括：
S301、获得确定的聚类参数，包括邻域半径ε和邻域内最小样本数MinPts；
S302、遍历数据集中的每个数据，判断是核心对象、边界点还是噪声点；核心对象属于同一簇，边界点属于与其直接密度可达的核心对象所属的簇，噪声点不属于任何簇；
S303、对于每个核心对象，从其ε邻域内选择一个未分类的数据点，将其归为当前簇的一部分，并递归地扩展该簇，直到无法再找到未分类的邻域点；
S304、将所有数据点归为不同的簇，得到最终的聚类结果。
进一步的，步骤S4中所述安全操作包括：将聚类结果中的所有数据打包为一个数据集合，对数据集合的数据压缩；选择加解密算法，根据所选择的加解密算法对数据集合执行对应操作。
本发明另一方面还提出了一种根据数据特性差异化提升数据安全的系统，所述系统应用了上述根据数据特性差异化提升数据安全的方法。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1）本发明针对城市规划涉及的各种类型的数据，根据数据特性进行灵活的聚类处理，提升数据安全；
2）本发明能够根据数据的更新频率自动调整数据处理的策略方法；
3）本发明能够根据数据的重要性调整数据处理的优先级和方法。
附图说明
图1是本发明实施例的流程示意图。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
为使本发明专利的目的、特征更明显易懂，下面结合附图对本发明专利的具体实施方式作进一步的说明。
在城市规划领域中，不同的业务数据具有不同的特性，尤其是数据的更新频率以及数据的重要性，这两项特性的差异化比较明显，对数据处理的影响也比较显著。
本实施例中，针对上述特性提出了根据数据特性差异化提升数据安全的方法，如图1所示，包括：
（一）数据输入阶段：数据包括原始数据，更新频率和重要性。
（二）聚类策略确定阶段：根据更新频率和重要性确定聚类参数（设定半径ε和邻域内最小样本数MinPts）。
（三）数据聚类执行阶段：根据设定半径ε和邻域内最小样本数MinPts执行聚类操作。
（四）聚类结果在安全领域应用阶段：根据聚类结果和重要性确定不同的安全操作。
下面对本实施例做具体说明。
（一）数据输入阶段
数据包括以下3个维度的信息：
1）城市规划领域不同设备所产生的原始数据及其位置信息。
2）更新频率 F（频繁性）：表示城市规划领域不同设备所产生的原始数据的更新频率，值越大表示更新频率越高。
针对数据的更新频率F，可以采取以下策略来进行处理，结合历史数据或某种模型计算获得：
历史数据分析：通过对历史数据进行分析，可以得出数据的更新频率的趋势和周期性。可以使用时间序列分析方法，如ARIMA模型、指数平滑法等，来预测未来数据的更新频率。根据历史数据的趋势，可以调整数据处理流程中的相关参数。
动态更新策略：基于实时数据的动态更新策略，可以根据当前数据的更新情况自适应地调整数据处理策略。可以设置一个阈值，当数据的更新频率超过阈值时，采取更频繁的数据处理方法，否则采取较少的处理步骤。这样可以根据实时数据的变化情况灵活地调整数据处理的频率。
预测模型：根据历史数据和相关因素，可以建立预测模型来估计数据的更新频率。可以使用机器学习算法，如回归模型、时间序列模型等，来建立预测模型，并使用新的数据输入模型来预测数据的更新频率。根据预测结果，可以调整数据处理策略和相关参数。
3）重要性 I（重要性）：表示城市规划领域不同设备所产生的数据的重要性，值越大表示重要性越高。
动态发现：
通过统计某类数据被其他应用调用的频率来确定重要程度，被调用越频繁则重要程度越高，该调用程度可以是调用次数的总计值，也可以是最近一段时间内的调用次数。
除了动态发现，还可以通过人工设定对不同数据的重要性进行评估。城市规划领域的专家可以根据其领域知识和判断力，对设施数据的重要性进行评估，并为每个数据设置相应的权重或重要性等级。例如，根据设施数据对城市规划决策的直接影响程度、人口需求的紧迫程度等，为数据分配相应的重要性值。
综合以上两个维度，可以将数据的重要性纳入数据处理流程中。
（二）聚类策略确定阶段
数据分类：
根据数据的更新频率和重要性，将数据进行分类。可以将数据分为频繁更新且重要的数据（A类）、频繁更新但不重要的数据（B类）、不频繁更新但重要的数据（C类）、不频繁更新且不重要的数据（D类）等不同类别。
参数设置：
a. 邻域半径ε的计算：
如果更新频率 F 较高，则将邻域半径设置为一个较小的固定值ε1，以便更敏感地检测设施数据的变化。
如果更新频率 F 较低，则将邻域半径设置为一个较大的固定值ε2，以减少噪音点的影响。
优选算法：
步骤1：获得数据总数为N；
步骤2：计算N个数据的位置重心（即位置信息的平均值，例如以经纬度来表征位置信息，则位置重心为经纬度的平均值）；
步骤3：设定预计每簇数据量；其中/>是向下取整函数；
步骤4：从N个数据中选择距离位置重心最近的T个数据；
步骤5：将这T个数据中与位置重心的最远距离设定为默认邻域半径E；
步骤6：ε=E*(F/f)；其中的f是N个数据的平均更新频率。
b. 邻域内最小样本数 MinPts 的计算：
如果重要性 I 较高，则将邻域内最小样本数设置为一个较大的固定值 MinPts1，以确保生成较大且更稳定的聚类簇。
根据城市规划领域的工作实践，由于重要性高的数据会被频繁调用，较大且稳定的聚类簇能够显著降低调用过程的信令交互，提升调用效率。
如果重要性 I 较低，则将邻域内最小样本数设置为一个较小的固定值 MinPts2，以允许生成较小的聚类簇。
而重要性低的数据往往属于调用频次低的数据，更小的聚类簇能够便于数据集合的存储备份。
MinPts值的设定可以参考T值。
如果重要性是以重要性等级的形式来表征的，例如重要性分成5个等级，那么对应的MinPts值可以分别设置为：0.8*T,0.9*T,T,1.1*T,1.2*T。
（三）数据聚类执行阶段
算法的基本思想如下：
核心对象（Core Point）：对于给定的半径ε和邻域内最小样本数MinPts，如果一个数据点的ε邻域内包含至少MinPts个数据点（包括该点自身），则该数据点被称为核心对象。
直接密度可达（Directly Density-Reachable）：如果一个数据点A在另一个数据点B的ε邻域内，并且B是核心对象，则称数据点A由数据点B直接密度可达。
密度可达（Density-Reachable）：对于一对数据点A和B，如果存在一系列的核心对象C1，C2，...，Cn，其中C1 = A，Cn = B，并且对于每个Ci（1<= i<= n-1），Ci+1由Ci直接密度可达，则称数据点A由数据点B密度可达。
密度相连（Density-Connected）：对于一对数据点A和B，如果存在一个核心对象C，使得A和B都由C密度可达，则称数据点A和B密度相连。
基于以上定义，算法的步骤如下：
初始化：根据第二阶段的内容，设定半径ε和邻域内最小样本数MinPts。
点分类：遍历数据集中的每个数据点，判断它是核心对象、边界点还是噪声点。核心对象属于同一簇，边界点属于与其直接密度可达的核心对象所属的簇，噪声点不属于任何簇。
簇扩展：对于每个核心对象，从其ε邻域内选择一个未分类的数据点，将其归为当前簇的一部分，并递归地扩展该簇，直到无法再找到未分类的邻域点。
输出结果：将所有数据点归为不同的簇，得到最终的聚类结果。
（四）聚类结果在安全领域应用阶段
步骤1）将第三阶段获得的每一个聚类结果作为一个处理对象，单独处理，包括但不限于：将聚类结果中的所有数据打包为一个数据集合，对数据集合的数据压缩。
步骤2）根据第二阶段中确定的数据分类，来选择对应的加解密算法。所选加解密算法是现有技术中的常规算法，不做详细说明。选择策略是重要性高的数据集合选择安全程度更高的算法；更新频率高的数据集合选择执行效率高的算法。
步骤3）根据所选择的加解密算法对数据集合执行对应操作。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，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 (6)
1.一种根据数据特性差异化提升数据安全的方法，其特征在于，包括：
S1、获取城市规划领域不同设备所产生的数据的数据集，包括原始数据、数据的位置信息、数据的更新频率、数据的重要性；
S2、根据所述数据集的原始数据、位置信息、更新频率、重要性确定聚类参数，所述聚类参数包括邻域半径ε和邻域内最小样本数MinPts；
邻域半径ε的计算方法包括：
S201：获得数据集中原始数据总数为N；
S202：计算N个数据的位置重心，即位置信息的平均值；
S203：设定聚类中簇数据量；其中/>是向下取整函数；
S204：从N个数据中选择距离位置重心最近的T个数据；
S205：将这T个数据中与位置重心的最远距离设定为默认邻域半径E；
S206：邻域半径ε=E*(F/f)；其中F为步骤S1中所述数据的更新频率，f是N个数据的平均更新频率；
邻域内最小样本数MinPts的计算方法包括：
S211：获得数据集中原始数据总数为N；
S212：设定聚类中簇数据量；其中/>是向下取整函数；
S213、根据重要性等级设置不同的权重参数G，MinPts=G*T；
S3、根据确定的聚类参数执行聚类操作；
所述聚类操作包括：
S301、获得确定的聚类参数，包括邻域半径ε和邻域内最小样本数MinPts；
S302、遍历数据集中的每个数据，判断是核心对象、边界点还是噪声点；核心对象属于同一簇，边界点属于与其直接密度可达的核心对象所属的簇，噪声点不属于任何簇；
S303、对于每个核心对象，从其ε邻域内选择一个未分类的数据点，将其归为当前簇的一部分，并递归地扩展该簇，直到无法再找到未分类的邻域点；
S304、将所有数据点归为不同的簇，得到最终的聚类结果；
S4、将所述聚类操作获得的聚类结果作为处理对象，执行安全操作；
所述安全操作包括：将聚类结果中的所有数据打包为一个数据集合，对数据集合的数据压缩；选择加解密算法，根据所选择的加解密算法对数据集合执行对应操作。
2.根据权利要求1所述的根据数据特性差异化提升数据安全的方法，其特征在于，步骤S1中所述数据的更新频率，是根据城市规划领域的设备所产生的历史数据，通过机器学习获得。
3.根据权利要求1所述的根据数据特性差异化提升数据安全的方法，其特征在于，步骤S1中所述数据的重要性，是通过统计数据被其他应用调用的频率来确定的。
4.根据权利要求1所述的根据数据特性差异化提升数据安全的方法，其特征在于，步骤S2中，所述邻域半径ε与所述数据的更新频率的关系为：更新频率越高则邻域半径ε越小，更新频率越低则邻域半径ε越大。
5.根据权利要求1所述的根据数据特性差异化提升数据安全的方法，其特征在于，步骤S2中，所述邻域内最小样本数MinPts与所述数据的重要性的关系为：重要性越高，则邻域内最小样本数MinPts越大；重要性越低，则邻域内最小样本数MinPts越小。
6.一种根据数据特性差异化提升数据安全的系统，其特征在于，所述系统应用了如权利要求1-5任一项所述根据数据特性差异化提升数据安全的方法。
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| 基于深度循环神经网络和改进SMOTE算法的组合式入侵检测模型;燕昺昊;韩国栋;;网络与信息安全学报(第07期);全文 * |
| 黄王非;陈黎飞;姜青山.基于子空间维度加权的密度聚类算法.计算机工程.2010,(第09期),全文. * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116628729A (zh) | 2023-08-22 |
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