基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法技术

本申请公开了一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法、装置、电子设备及可读存储介质，包括：按照多个不同的预设抽样间隔，分别对原始时序数据进行抽样处理，得到抽样数据和非抽样数据；对抽样数据采用相关拉普拉斯机制添加噪声，以得到经噪声添加后满足差分隐私保护要求的噪声添加后数据；运用VMD

【技术实现步骤摘要】
基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法


[0001]本申请涉及信息技术安全领域，特别涉及一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]随着大数据、云计算和移动互联网的快速发展和广泛应用，各种信息数据不断的扩大延伸，信息技术的应用在当今社会下已经随处可见，这些再给用户带来个性化服务，提高用户便利度的同时，也带来了用户数据使用的风险。数据泄露事件日渐增多，数据被攻击、窃取、劫持等事件一波接一波，比比皆是。
[0003]基于正式施行的《中华人民共和国数据安全法》将进一步确保了数据处于有效保护和合法利用的状态，以更好保护个人和组织的合法权益，维护国家主权、安全和发展利益。基于此，需要采取技术与管理双管齐下的方法，提出系统化的应对措施和解决方案，并制定相关标准和实施办法。
[0004]电力市场作为新型电力系统中重要的一部分，在管理信息大区中，积累了大量的动态电力数据，例如财务数据、营销数据、人资数据、市场信息、生产管理信息等，这些来自于不同用户的数据集中，蕴含着大量的敏感信息。为了保证电力市场的安全效率运行，需要有效地进行电力市场数据交互，在保护用户数据安全性的同时，保护用户数据的可用性。随着新型电力系统建设的推进，未来能源电力市场数据流通与协同应用将面临更多样化、复杂化的场景。因此，在电力市场运行过程中合理进行数据安全保护是当下的关键问题。
[0005]差分隐私作为一种近些年兴起的一种隐私保护思想，它可以不对攻击者的背景知识做任何的假设，旨在提供一种当从统计数据库查询时，最大化数据查询的准确性，同时最大限度减少识别其记录的机会。差分隐私对隐私泄露风险与隐私保护效果有定量化的表示和证明，具有较高的数学逻辑性，可以科学合理地刻画实现的隐私保护效果。
[0006]但是，在电力市场化大数据时代，如果要完整地实现在差分隐私的约束下提供较为准确的时序数据隐私保护，还面临许多需要解决的技术问题。

技术实现思路

[0007]本申请的目的是提供一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
[0008]为实现上述目的，本申请在第一方面提供了一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法，该方法包括：按照多个不同的预设抽样间隔，分别对原始时序数据进行抽样处理，得到抽样数据和非抽样数据；对抽样数据采用相关拉普拉斯机制添加噪声，以得到经噪声添加后满足差分隐私保护要求的噪声添加后数据；运用VMD
‑
维纳滤波技术对噪声添加后数据进行平稳化再修正处理，得到修正后数据；将与相同的预设抽样间隔对应的修正后数据和非抽样数据进行组合，得到与各预设抽样间隔分别对应的待发布数据；通过动态时间规整评价机制对各待发布数据进行评价，确定最优抽样间隔和与最优抽样间隔对
应的最优待发布数据；发布最优待发布数据。
[0009]为实现上述目的，本申请在第二方面提供了一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布装置，该装置包括：自定义间隔抽样单元，被配置成按照多个不同的预设抽样间隔，分别对原始时序数据进行抽样处理，得到抽样数据和非抽样数据；差分隐私保护处理单元，被配置成对抽样数据采用相关拉普拉斯机制添加噪声，以得到经噪声添加后满足差分隐私保护要求的噪声添加后数据；平稳化再修正单元，被配置成运用VMD
‑
维纳滤波技术对噪声添加后数据进行平稳化再修正处理，得到修正后数据；待发布数据组合单元，被配置成将与相同的预设抽样间隔对应的修正后数据和非抽样数据进行组合，得到与各预设抽样间隔分别对应的待发布数据；评价单元，被配置成通过动态时间规整评价机制对各待发布数据进行评价，确定最优抽样间隔和与最优抽样间隔对应的最优待发布数据；发布单元，被配置成发布最优待发布数据。
[0010]为实现上述目的，本申请在第三方面提供了一种电子设备，该电子设备包括：
[0011]存储器，用于存储计算机程序；
[0012]处理器，用于在执行存储于存储器上的计算机程序时可实现如上述第一方面所描述的基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法的各步骤。
[0013]为实现上述目的，本申请在第四方面提供了一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所描述的基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布的各步骤。
[0014]相比于现有技术，本申请所提供的基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方案，首先，利用固定抽样技术，对抽样点的数据进行加噪及过滤，降低了整个系统的运行时间，提高了系统效率；其次，利用相关拉普拉斯机制对相关时间序列数据进行发布，由于该技术利用了序列不可区分性，通过使用四个高斯白噪声序列通过线性系统相互作用，生成相关的拉普拉斯噪声序列，而不是单独生成独立的噪声序列，使得通过多种不同的高斯白噪声串联，保证了数据的高实用性，并避免了由于普通拉普拉斯噪声具有独立同分布特性而导致的隐私度低于预期的问题；接着，通过采用VMD
‑
维纳滤波技术，对加噪后的数据进行平稳化再修正使得发布数据更加接近原始值，在保证数据隐私性基本不变的前提条件下，使发布数据的可用性更高；最后，将动态时间规整的概念运用在差分隐私中，利用动态时间规整选择最优的抽样间隔，得到时序数据发布隐私性与可用性平衡较优的抽样点。
[0015]本申请同时还提供了一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布装置、电子设备及计算机可读存储介质，具有上述有益效果，在此不再赘述。
附图说明
[0016]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0017]图1为本申请实施例提供的一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法的流程图；
[0018]图2为本申请实施例提供的一种与图1对应的流程示意图；
[0019]图3为本申请实施例提供的一种利用相关拉普拉斯机制生成噪声的过程示意图；
[0020]图4为本申请实施例提供的一种进行VMD
‑
维纳滤波的过程示意图；
[0021]图5为本申请实施例提供的一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布装置的结构框图。
具体实施方式
[0022]为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。
[0023]申请人通过对电力市场化大数据时代下的电力相关时序本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于抽样滤波差分隐私保护模型的时序数据发布方法，其特征在于，包括：按照多个不同的预设抽样间隔，分别对原始时序数据进行抽样处理，得到抽样数据和非抽样数据；对所述抽样数据采用相关拉普拉斯机制添加噪声，以得到经噪声添加后满足差分隐私保护要求的噪声添加后数据；运用VMD
‑
维纳滤波技术对所述噪声添加后数据进行平稳化再修正处理，得到修正后数据；将与相同的预设抽样间隔对应的修正后数据和非抽样数据进行组合，得到与各所述预设抽样间隔分别对应的待发布数据；通过动态时间规整评价机制对各所述待发布数据进行评价，确定最优抽样间隔和与所述最优抽样间隔对应的最优待发布数据；发布所述最优待发布数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：从电力系统的电力市场中，获取包含财务数据、营销数据、人资数据、市场信息、生产管理信息中至少一项的所述原始时序数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用所述相关拉普拉斯机制生成噪声的方法包括：利用序列不可区分性，使用四个通过线性系统的高斯白噪声序列来生成相关拉普拉斯噪声序列；基于所述相关拉普拉斯噪声序列生成所述噪声。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述利用序列不可区分性，使用四个通过线性系统的高斯白噪声序列来生成相关拉普拉斯噪声序列，包括：通过公式生成参数由灵敏度函数和保护强度确定的独立同分布的四个高斯白噪声序列K1、K2、K3和K4；将K1、K2、K3和K4通过冲激响应函数为的滤波器得到相关的高斯序列，生成新的自相关噪声K1`、K2`、K3`和K4`；对应的，所述基于所述相关拉普拉斯噪声序列生成所述噪声，包括：根据高斯级数生成拉普拉斯级数的原理，生成相关拉普拉斯噪声：cLap＝K1'2+K2'2‑
K3'2‑
K4'2。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运用VMD
‑
维纳滤波技术对所述噪声添加后数据进行平稳化再修正处理，得到修正后数据，包括：采用互相关系数的计算公式确定VMD采用VMD对所述噪声添加后数据进行分解，获取平稳化并消除高频的余量序列；
采用维纳滤波的公式对各最优模态序列分别进行滤波；其中，δ2为白噪声自相关序列值，φ(z)为时间序列的自相关序列Z变换，B(z)为维纳滤波的Z域求解；对经滤波处理后的各最优模态序列进行重构，得到所述修正后数据。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过动态时间规整评价机制对各所述待发布数据进行评价，确定最优抽样间隔和与所述最优抽样间隔对应的最优待发布数据，包括：根据各所述待发布数据，利用平均值法求取得到均值数据；分别计算各所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：骆希，
申请(专利权)人：浙江电力交易中心有限公司，
类型：发明
国别省市：