[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)信息安全可信工作系統(tǒng)

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610524803.6
• 申請日: 2016-07-01
• 公開（公告）號: CN106126741B
• 公開（公告）日: 2017-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 陳祖斌;謝銘;胡繼軍;翁小云;袁勇;鄧戈鋒;莫英紅;謝菁;張鵬;唐玲麗;黃連月;曾明霏;杭聰;賀冠博;王海;黎新;何鐘柱
• 申請（專利權）人: 廣西電網(wǎng)有限責任公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;G06F21/32;G06F21/62;G06F21/78;G06Q50/06
• 代理公司: 北京高航知識產(chǎn)權代理有限公司11530
• 代理人: 吳強

1.一種基于大數(shù)據(jù)的電網(wǎng)信息安全可信工作系統(tǒng)，其特征是，包括數(shù)據(jù)質量管理模塊、有用數(shù)據(jù)挖掘模塊、身份驗證模塊和可信評估模塊，其中數(shù)據(jù)質量管理模塊包括數(shù)據(jù)描述子模塊、數(shù)據(jù)質量評價子模塊和數(shù)據(jù)質量分級管理子模塊，有用數(shù)據(jù)挖掘模塊包括數(shù)據(jù)預處理子模塊、有用數(shù)據(jù)構建子模塊、有用數(shù)據(jù)修正子模塊和有用數(shù)據(jù)分層挖掘子模塊，身份驗證模塊包括指紋識別子模塊和報警子模塊；

(1)數(shù)據(jù)描述子模塊

通過引入可信數(shù)據(jù)本身的屬性和數(shù)據(jù)影響者的屬性來描述數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)本身的屬性用數(shù)據(jù)大小、創(chuàng)建日期、包含圖片數(shù)、相關數(shù)據(jù)量表示，其中，相關數(shù)據(jù)量為當前數(shù)據(jù)指向的其它數(shù)據(jù)和指向當前數(shù)據(jù)的其它數(shù)據(jù)的總和；數(shù)據(jù)影響者的屬性用影響者網(wǎng)絡聚類系數(shù)來表示，由以下方法得到：

構建數(shù)據(jù)影響者描述網(wǎng)絡，對于每一個數(shù)據(jù)而言，影響者包括多個用戶和一個管理者，其每個影響者都代表一個節(jié)點，用戶可以瀏覽數(shù)據(jù)，也可以對數(shù)據(jù)提出修改的建議，而管理者既可以自行對數(shù)據(jù)進行修改，也可以根據(jù)用戶建議進行修改，

則影響者網(wǎng)絡聚類系數(shù)定義為：

$\stackrel{\‾}{K}=\frac{{\mathrm{m\σ}}_1+{\mathrm{l\σ}}_2+n({\mathrm{\δ}}_1\×{\mathrm{\σ}}_3+{\mathrm{\δ}}_2\×{\mathrm{\σ}}_4)}{m+l+n}\×\sqrt{1-{\left(\frac{m-l}{m}\right)}^3}$

式中，σ₁表示用戶每瀏覽一次數(shù)據(jù)施加的影響因子，m表示用戶瀏覽總次數(shù)；σ₂表示用戶每提出一次修改意見施加的影響因子，l表示用戶提出建議總次數(shù)；σ₃表示管理者每自行修改一次數(shù)據(jù)施加的影響因子，σ₄表示管理者每根據(jù)用戶建議修改一次數(shù)據(jù)施加的影響因子，δ₁和δ₂分別為σ₃和σ₄權值，n表示管理者修改總次數(shù)；為用戶修改頻率系數(shù)，用于表示用戶對數(shù)據(jù)的滿意程度，該系數(shù)越大表明用戶對數(shù)據(jù)的修改越頻繁；

(2)數(shù)據(jù)質量評價子模塊

采用“三級評價模型”對可信數(shù)據(jù)質量進行評價，首先根據(jù)數(shù)據(jù)大小將數(shù)據(jù)分為三類，然后綜合數(shù)據(jù)的除數(shù)據(jù)大小外的其它全部屬性對其數(shù)據(jù)質量進行評價，具體方法如下：

將樣本數(shù)據(jù)劃分為高質量數(shù)據(jù)、中質量數(shù)據(jù)和低質量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)大小大于閾值T₁，則該數(shù)據(jù)屬于高質量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)大小大于閥值T₂但是小于閥值T₁，則該數(shù)據(jù)屬于中質量數(shù)據(jù)，若數(shù)據(jù)大小小于閥值T₂，則該數(shù)據(jù)屬于低質量數(shù)據(jù)，T₁＞T₂且T₁、T₂的取值范圍是[1KB，1MB]；進一步將高質量數(shù)據(jù)和低質量劃分為不同等級，選取數(shù)據(jù)的其它全部屬性組成向量，并根據(jù)樣本數(shù)據(jù)計算每個等級的各個數(shù)據(jù)屬性的均值，為每個等級建立相應的均值向量，新數(shù)據(jù)向量用X＝(x₁,…,x_N)表示，某個等級的均值向量用Y＝(y₁,…,y_N)表示，N表示除數(shù)據(jù)大小外數(shù)據(jù)的其它全部屬性個數(shù)，兩個向量的相似度用相似度函數(shù)R(X,Y)表示：

$R(X,Y)=\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N|\frac{x_i-y_i}{x_i}{|}^2}+\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{i=1}^N|\frac{x_i-y_i}{y_i}{|}^2}$

R(X,Y)值越小，則表明相似度越大，反之，則相似度越小，每個數(shù)據(jù)分別計算與不同等級的均值向量的相似度，從而確認其質量等級；

(3)數(shù)據(jù)質量分級管理子模塊

可信數(shù)據(jù)通過數(shù)據(jù)質量評價子模塊后被劃分為不同質量等級，根據(jù)數(shù)據(jù)等級不同對數(shù)據(jù)進行分級管理；

(4)指紋識別子模塊

訪問電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)需要輸入指紋，與指紋庫中的指紋進行匹配，只有通過指紋識別的人才能對電網(wǎng)信息數(shù)據(jù)進行訪問；

(5)報警子模塊

若未通過指紋識別，無法對電網(wǎng)信息進行訪問，系統(tǒng)發(fā)出警報；

所述數(shù)據(jù)預處理子模塊：

將數(shù)據(jù)劃分為不同領域，根據(jù)用戶需求確定客戶所需數(shù)據(jù)領域，使用上述的三級評價模型對領域中的高質量高等級數(shù)據(jù)進行篩選，組成一個新的數(shù)據(jù)表K；

所述有用數(shù)據(jù)構建子模塊：

經(jīng)過預處理的數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)領域包含了不同的分類，引入相關系數(shù)P篩選有用數(shù)據(jù)分類：

$P=\frac{\frac{Z_s}{Z}-\mathrm{\ρ}}{1-\mathrm{\ρ}}$

式中，Z_s表示新數(shù)據(jù)表K一個分類中數(shù)據(jù)雙向指向的數(shù)量，即對于數(shù)據(jù)A和B，既能從A指向B，也能從B指向A，Z表示數(shù)據(jù)表K一個分類中的相關數(shù)據(jù)量，其中N表示一個分類中數(shù)據(jù)的總數(shù)；

所述有用數(shù)據(jù)修正子模塊：

有用數(shù)據(jù)在使用過程中，會受到人為破壞和用戶投票兩個方面的影響，根據(jù)這兩方面修正后的相關系數(shù)為P′；同時設定閾值T，T∈(0,0.1]，若P′>T，則表明這個分類是有用數(shù)據(jù)；當從高質量數(shù)據(jù)無法得到符合條件的有用數(shù)據(jù)時，依次在中質量數(shù)據(jù)和低質量數(shù)據(jù)中進行查找符合條件的有用數(shù)據(jù)，并且當所有數(shù)據(jù)查找完畢后，如果最終得到的P′最大值小于T，或者雖然P′的最大值大于T但是其與閥值T的差值的絕對值小于設定值C，表明無法找到有用數(shù)據(jù)或者雖然可以找到有用數(shù)據(jù)但是得到的有用數(shù)據(jù)相關度已經(jīng)低于預期，則此時自動對管理者發(fā)出提示，修改或者增加相關數(shù)據(jù)；取C＝T/5；

所述有用數(shù)據(jù)分層挖掘子模塊：

首先掃描數(shù)據(jù)表K，假設P′的最大值和最小值分別為P′_max和P′_min，將數(shù)據(jù)表K分割成個非重疊區(qū)域，并行挖掘出局部頻繁項集，其中int為取整函數(shù)；然后利用先驗性質，連接局部頻繁項集得到全局候選項集；再次掃描K統(tǒng)計出每個候選項集的實際支持度以確定全局頻繁項集；

有用數(shù)據(jù)修正子模塊中根據(jù)人為破壞和用戶投票進行修正的具體修正公式為：

P′＝P×(1-Y)×(1+H)

式中，Y表示數(shù)據(jù)受到人為破壞的概率，H表示投票用戶占總人數(shù)的比例；

所述可信評估模塊包括以下子模塊：

子模塊1：定義用于可信評估模塊的各項可信屬性，可信屬性是分類的，可信屬性可以向下分解為子屬性；

子模塊2：對于每項可信屬性或子屬性，提煉出對它的評價指標，用這些評價指標從不同的側面對可信屬性或子屬性進行評價；

子模塊3：對于每項可信屬性或子屬性，定義出對它的評價標準，評價標準分為四級：優(yōu)、良、中、差，評價標準是基于評價指標的，即根據(jù)每個評價指標的取值組合來決定可信屬性或子屬性達到了哪一級評價標準；

子模塊4：確定可信評估模塊可信分級的標準，可信分級標準分為五級，是根據(jù)每項可信屬性的評價結論而得出的；

子模塊5：在開展可信評估活動之前，根據(jù)評估重點的不同，形成不同可信評估模板，并基于此模板開展可信評估活動。