文献类型：期刊文章

作　　者：卞超轶[1,2] 朱少敏[1] 周涛[1]

BIAN Chaoyi;ZHU Shaomin;ZHOU Tao(Beijing Venus Information Security Technology Incorporated Company, Beijing 100193, China;Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)

机构地区：[1]北京启明星辰信息安全技术有限公司,北京100193 [2]北京邮电大学,北京100876

出　　处：《电信科学》

年　　份：2018

卷　　号：34

期　　号：4

起止页码：156-161

语　　种：中文

收录情况：CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：分组匿名化框架是一类经典的数据匿名化技术,它通过构造匿名记录的组,使得同一组内的不同数据无法被识别区分,从而达到隐私防护的效果。电力行业大数据分析涉及电力企业核心数据、用户隐私数据,其数据敏感度更强,传统的数据匿名化系统已经无法满足电力行业大数据业务应用和安全防护的需要。基于此,设计并实现了一种基于Spark的新型大数据匿名化系统,提供对Hadoop平台上多种数据格式的支持,并有效提高对大数据的匿名化处理效率。

关 键 词：数据匿名化  隐私 电力行业 安全防护 SPARK

分 类 号：TP391]