[發明專利]基于貝葉斯網絡的電力數據指紋評估方法

在審

• 申請號: 201911264307.1
• 申請日: 2019-12-11
• 公開（公告）號: CN111091283A
• 公開（公告）日: 2020-05-01
• 發明（設計）人: 張迎周;高戈;李鼎文;孫玉欣;沈茂林;沈錫
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06N7/00
• 代理公司: 南京蘇科專利代理有限責任公司 32102
• 代理人: 姚姣陽;杜春秋

本發明提出了一種基于貝葉斯網絡的電力數據指紋評估方法，該方法包括以下三個部分：建立電力數據指紋評估指標體系、建立貝葉斯網絡評估模型和貝葉斯網絡推理。通過對電力數據指紋的具體流程進行分析，從各個指標中利用熵權法對評估指標進行篩選，構建出電力數據指紋評估指標體系；區別各指標節點的依賴關系，給出貝葉斯網絡結構，合理的貝葉斯網絡結構有助于準確的推理評估；電力數據保密性高，為解決只有小樣本數據的問題，根據電力數據的特點，利用Beta分布等量逼近正態分布后利用貝葉斯估計的最大后驗概率方法計算參數的估計值，完成貝葉斯網絡參數學習；再利用團樹傳播算法進行貝葉斯網絡的精確推理，節省推理的時間，提高推理的準確性。

技術領域

本發明涉及一種電力數據指紋評估方法，具體的說是一種基于貝葉斯網絡的電力數據指紋評估方法，屬于指標評估技術領域。

背景技術

隨著信息技術在電力行業的廣泛應用，電力的信息化水平也越來越高，管理的業務數據海量增加，電力業務間的數據共享需求越來越大，直接共享出去的數據面臨著違規轉發的情況，一旦數據泄露出去，往往難以追查數據泄露源頭。每天產生大量居民及大客戶的用電量數據，這些電力行業的核心數據按照國網及省公司相關需求，將數據通過多種途徑分發到其它應用系統，其它應用系統同時也可能存在數據分發的情況，這樣就產生了數據的二次分發問題。為了保障數據的安全性，在電力數據中應用數據指紋技術控制數據的分發。含有數據指紋的電力數據在分發中面對不確定性的環境，所以要對電力數據指紋的性能指標進行評估，從而獲取有用信息，選取合適的數據指紋技術。

數字指紋是數字水印技術的一種特殊情形，兩者在評估時具有很多共性。水印信息的魯棒性、載體的水印容量和載體作品的保真度是數字水印系統的3個基本特性。魯棒性是指水印作品在經過某些信號處理或信道攻擊后，仍然能夠檢測到水印的能力。水印容量是指在單位時間內或在一個作品中，在某些場景下水印有效編碼的比特數。保真度是指原始載體和水印作品之間的感知相似度，也稱為不可感知性。在實際應用中，數字水印還應該盡量滿足嵌入位置的安全性、算法的通用性和計算的高效性。目前數據指紋在流通過程中面臨的攻擊包括單用戶攻擊和多用戶攻擊。如何在多樣化的攻擊中，對其性能進行合適的評價。

有鑒于此，必須尋找合適的方法對電力數據指紋進行評估。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是，克服現有技術的不足而提供一種基于貝葉斯網絡的電力數據指紋評估方法，該方法能夠提高電力數據的安全性。

本發明提供一種基于貝葉斯網絡的電力數據指紋評估方法，包括以下步驟：

步驟1，獲得安全評測結果中的評測數據，根據評測數據和電力數據的日常使用情況選取備選的指標集，利用熵權法對備選指標集進行篩選，以從魯棒性、保真度、防利用性、容量等方面對電力數據指紋的安全性進行評估；轉至步驟2；

步驟2，對步驟1篩選出的影響電力數據指紋安全性的各評估指標進行層次分析，確定各節點之間的依賴關系以及關系強度，構建出貝葉斯網絡的結構；轉至步驟3；

步驟3，選取合適評估方法，根據數據在多個指標上的表現，定量給出各節點指標的先驗概率；轉至步驟4；

步驟4，根據步驟2所確定的貝葉斯網絡結構，利用融合電力數據分布特點的貝葉斯網絡參數學習方法給出參數；即利用Beta分布逼近正態分布，計算出系數之后將虛擬樣本統計值和已有的小樣本數據集相結合，再利用貝葉斯估計的最大后驗概率方法計算參數的估計值；轉至步驟5；

步驟5，將貝葉斯網絡轉換為團樹；轉至步驟6；

步驟6，利用團樹傳播算法對貝葉斯網絡進行精確推理。