一种采用数据表征脱敏的电力信息安全传输方法与流程

技术特征：
1.一种采用数据表征脱敏的电力信息安全传输方法，其特征在于，包括以下步骤：以机器学习的方式对传输信息进行建立深度学习模型，并给出相应的模型输入数据(x，a，y)以及模型输出数据的定义，将传输信息分为非敏感输入数据和敏感输入数据，x为非敏感输入数据，a为敏感输入数据，x和a通过用户隐私预定义的信息敏感类别进行区分，y为待预测的任务标签，为企业通过所述深度学习模型给出的个体评定值；在深度学习模型中，将所述非敏感输入数据输入变分自动编码器进行转换，以得到均值和方差数据，用得到的均值和方差构建模拟高斯分布，从高斯分布中随机采样以得到表征特征，记作z，将表征特征划分为两部分，分别记作zx部分和za部分，利用所述表征特征去拟合所述传输信息，利用za部分数据去拟合敏感输入数据，通过生成对抗网络进行训练，从而提升zx部分和za部分的独立性，将训练后输出的zx部分作为已去除敏感输入的加密特征以输入回归网络，进而得到对进行效率考察以判断是否满足预设要求，若不满足预设要求，则需进一步优化所述深度学习模型，直至满足预设要求，将优化后输出的zx部分作为加密信息进行传输。2.根据权利要求1所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，所述效率考察包括加密信息可用性考察和数据含敏感信息指标考察，其中，所述加密信息可用性考察利用以下公式进行，式中，a
t
是加密信息对还原个体t的效率，y
t
是企业通过实际信息预测的个体评定值，是企业通过深度学习模型给出的加密信息预测的个体评定值；所述数据含敏感信息指标考察利用以下公式进行，式中，是压缩数据消除敏感属性能力的指标；是企业依据深度学习模型给出加密信息表征做出的评估结果，var(x)是x的方差统计值；t是地域总数；k是敏感输入类型；k
t
表示个体t的敏感属性k数值分布；是x的平均值，m是规定的敏感信息数量。3.根据权利要求1所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，所述变分自动编码器包括均值编码器和方差编码器，所述均值编码器和方差编码器均定义2层神经网络，均用relu函数作为层间激活函数，均用sigmoid函数作为尾层激活函数，其中，所述均值编码器对应的转换公式如下：u＝sigmoid(w
u2
×
relu(w
u1
×
x b
u1
) b
u2
)所述方差编码器对应的转换公式如下：v＝sigmoid(w
v2
×
relu(w
v1
×
x b
v1
) b
v2
)式中，u，v分别表示数据的均值和方差，w
*i
表示处理*的第i个网络层权重，其中b
*i
表示处理*的第i个网络层的偏移量，*为u或v。4.根据权利要求2所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，利用所述表征特征去拟合传输信息，其对应的拟合公式如下：
利用za部分数据去拟合敏感输入数据，其对应的拟合公式如下：式中，为拟合后的传输信息，为拟合后的敏感输入数据，w
*i
表示处理*的第i个网络层权重，其中b
*i
表示处理*的第i个网络层的偏移量，*为x或a。5.根据权利要求4所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，利用所述表征特征去拟合传输信息对应至一个输出无敏感输入信息还原的神经网络，所述输出无敏感输入信息还原的神经网络的损失函数计算如下：利用za部分数据去拟合敏感输入数据对应至一个输出敏感输入信息还原的神经网络，所述输出敏感输入信息还原的神经网络损失函数计算如下：使得zx部分和za部分之间互相独立的损失函数计算如下：式中，p(x|z)是解码分布，q(z|x)是编码分布，p(z)是表征特征先验，p(a|za)是敏感信息解码分布，za
k
是第k个预测敏感输入表征维度，z,zx,za之间的关系是z＝[zx,za]；通过以上三个损失函数，以得出加密表征时总体的损失函数为：loss＝loss
vae
loss
a
λ
×
loss
z
式中，λ为控制敏感信息消除程度的参数。6.根据权利要求5所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，若加密信息可用性满足要求而数据含敏感信息指标不满足要求，则需调高λ数值再次进行学习优化，若数据含敏感信息指标满足要求而加密信息可用性不满足要求，则需调低λ再次进行学习优化，其中λ取值范围为[0,1]。7.根据权利要求1所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，所述回归网络记作f，其对应的损失函数如下：其中，是回归阈值。8.根据权利要求1所述的电力信息安全传输方法，其特征在于，所述传输信息为供电公司与用户之间的通讯数据，所述非敏感输入数据包括用户电量信息、用电时间、和户号，所述敏感输入数据包括用户姓名、用户身份证号、用户性别、用户地址、用户联系方式。9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至8任一项所述的电力信息安全传输方法。10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至8任一项所述的电力信息安全传输方法。

技术总结
本发明公开了一种采用数据表征脱敏的电力信息安全传输方法，包括：将所述非敏感输入数据输入变分自动编码器进行转换，以得到均值和方差数据，构建模拟高斯分布，从高斯分布中随机采样以得到表征特征，将表征特征划分为zx部分和za部分，利用所述表征特征去拟合所述传输信息，利用za部分数据去拟合敏感输入数据，通过生成对抗网络进行训练，从而提升zx部分和za部分的独立性，将训练后输出的zx部分输入回归网络，进而得到个体评定值，对其进行效率考察以判断是否满足预设要求。本发明提供的电力信息安全传输方法采用深度学习中数据表征的方法来加工待传输的信息数据特征，使得攻击者无法通过加工后的数据反推出原始数据中的关键敏感信息。键敏感信息。键敏感信息。


技术研发人员：李荷婷 何平 兴胜利 薛劲松 杨钰
受保护的技术使用者：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
技术研发日：2022.09.29
技术公布日：2023/1/31