典型文献
基于数据特征的电力数据隐私保护模型研究
文献摘要：
为避免发生隐私泄露和数据缺失,研究了基于数据特征的电力数据隐私保护模型.依据不同的数据属性划分原始数据集,形成特征集和候选集后,采用基于最大信息系数的特征分类模型,分析形成的两种数据集,获取最高的相关性形成隐私数据集;通过差分隐私的数据匿名隐私保护模型,利用差分隐私技术获取隐私保护匿名数据集,完成数据隐私保护.测试结果表明:模型在合理的隐私保护预算范围内,运算性能良好,保护后数据记录连接值低于0.23,可较大程度保证数据的隐私性和可用性,降低数据损失率,应用性较好.
文献关键词：
数据特征;电力数据;隐私保护模型;隐私数据集;差分隐私;匿名数据集
中图分类号：
作者姓名：
张岚;王献军;程勇
作者机构：
国网河南省电力公司营销服务中心,河南郑州 456000;国网陕西省电力公司,陕西西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]张岚;王献军;程勇-.基于数据特征的电力数据隐私保护模型研究)[J].电气自动化,2022(06):57-59,62
A类：
隐私数据集
B类：
数据特征,电力数据,数据隐私保护,隐私保护模型,隐私泄露,数据缺失,数据属性,属性划分,原始数据,形成特征,征集,选集,最大信息系数,特征分类,分类模型,差分隐私,技术获取,匿名数据集,运算性能,数据记录,保证数据,隐私性,可用性,损失率
AB值：
0.324818
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
