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基于机器学习的数据脱敏系统研究与设计
被引：20
作者：
王鑫
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王电钢
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母继元
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常健
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张凤
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机构：
[1] 国网四川省电力公司信息通信分公司
来源：
关键词：
数据脱敏;
机器学习;
脱敏算法;
静态脱敏;
动态脱敏;
D O I：
10.16543/j.2095-641x.electric.power.ict.2018.01.007
中图分类号：
TP181 [自动推理、机器学习];
TP309 [安全保密];
学科分类号：
081201 ;
0839 ;
1402 ;
摘要：
近年来,国家电网公司各专业信息系统建设不断完善,为了保障数据在各类应用场景中安全使用,提出了一种基于机器学习的数据脱敏系统设计方案,重点针对敏感数据识别、定级,敏感算法制定,以及脱敏任务配置的实现方式进行研究。结合用户欠费信息的脱敏分析,验证了该方案具有自定义定级规则、辅助决策脱敏算法、配置脱敏任务等功能,为数据脱敏系统提供了一种智能化设计的新思路。
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