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基于K-means聚类的电力大数据脱敏技术研究
文献摘要：
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.
文献关键词：
K-means聚类;电力大数据;脱敏技术;静态数据;动态数据
中图分类号：
作者姓名：
徐敏
作者机构：
云南电网有限责任公司,云南昆明650217
文献出处：
引用格式：
[1]徐敏-.基于K-means聚类的电力大数据脱敏技术研究)[J].电子设计工程,2022(19):175-178,184
A类：
脱敏系统
B类：
means,电力大数据,数据脱敏技术,动态数据,电力数据,数据异常,常量,聚类中心,中心距,预留,元数据管理,配置信息,用户需求,敏感数据,用户身份,身份证号,身份信息,静态数据
AB值：
0.266233
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