一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法及系统

本发明涉及数据隐私保护和数据分析，尤其是一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法及系统。

背景技术：

1、随着互联网和大数据技术的快速发展，数据隐私保护和数据分析之间的矛盾变得愈加突出。传统的数据脱敏方法，如数据加密、数据屏蔽等，能够保护数据隐私，但是却会对数据分析和挖掘造成很大的限制。数据加密需要解密才能进行分析，而数据屏蔽则会丢失部分数据，影响分析结果的准确性。现有的一些精细化数据处理方法，如数据分箱、数据脱敏算法等，可以实现精细化数据处理和分析，但是无法保证数据的隐私安全，容易被恶意攻击者破解。因此，需要研究更加先进的技术，如安全多方计算、同态加密等，来平衡数据隐私保护和数据分析的需求。这些技术可以在不暴露原始数据的情况下进行分析，同时保障数据的隐私安全。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法及系统，该方法可以在不暴露原始数据的情况下，实现对数据的精细化处理和分析，同时保障数据的隐私安全。

2、为了实现上述目的，本发明的技术方案如下。

3、一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法，包括以下步骤：

4、s1、数据预处理：对原始数据进行脱敏处理，使用数据加密、数据屏蔽等方法保护数据隐私，生成脱敏数据；

5、s2、安全多方计算：利用安全多方计算技术，对脱敏数据进行计算和分析；安全多方计算技术在不暴露原始数据的情况下，实现多个参与者之间的数据共享和计算，并保证计算结果的正确性和安全性；

6、s3、同态加密：利用同态加密技术，对脱敏数据进行加密和解密操作；同态加密技术实现在密文状态下进行运算，而不需要解密成明文；使用同态加密技术用以保证数据的隐私安全，同时也实现对密文数据的分析和处理；

7、s4、精细化数据处理：在安全多方计算和同态加密的基础上，对脱敏数据进行精细化处理，如数据分箱、数据脱敏算法；通过精细化数据处理，提高数据处理的准确性、可解释性和实用性；

8、s5、解密和还原：将经过精细化处理的密文数据进行解密和还原，得到精细化数据处理的结果。

9、进一步地，步骤s1中，数据脱敏流程具体实施步骤如下：

10、(1)数据接收：该步骤是从客户数据库中获取客户个人信息，包括姓名、地址和电话号码等，这些数据中包含的敏感信息，如银行卡号或社会保险号，需要进行脱敏处理；

11、(2)数据分类：根据不同的数据类型，将客户个人信息进行分类，如姓名属于字符串类型，地址和电话号码属于数字类型；

12、(3)数据脱敏：对不同类型的数据采用不同的脱敏算法进行脱敏，如姓名采用替换算法，地址和电话号码采用加密算法；替换算法可以使用伪随机数生成器替换原始数据，而加密算法可以使用对称加密或非对称加密技术；脱敏后的数据不会泄露客户的敏感信息；

13、(4)安全存储：将脱敏后的数据存储到安全存储区域，只有经过授权的用户才能访问；安全存储可以使用加密技术和访问控制机制来保护数据的安全性；

14、(5)数据处理：对脱敏后的数据进行分析、挖掘、统计等处理，如分析客户所在地区的需求和行为习惯；在数据处理过程中，需要确保数据的准确性和完整性。

15、(6)输出结果：将处理结果输出到指定的目标，如客户关系管理系统或数据分析工具；输出结果需要满足用户的需求和要求，便于用户进行后续的决策和操作。

16、进一步地，s2中的安全多方计算流程具体实施步骤如下：

17、(1)加密数据：对客户个人信息进行加密，加密可以使用对称加密或非对称加密技术，确保数据的机密性和隐私性；

18、(2)分发数据：将加密后的数据分发给多方参与方，如数据分析师和产品经理，多方参与方需要授权才能访问和计算数据。

19、(3)计算结果：各方对加密后的数据进行计算，得出最终结果，如确定哪些地区的客户需求最大；

20、(4)解密结果：对计算结果进行解密，得到真实结果，解密结果可以使用密钥或密码来完成，确保结果的可读性和完整性。

21、进一步地，s4中的精细化数据处理具体实施步骤如下：

22、(1)数据预处理：对客户个人信息进行清洗、去重、格式化等处理，以确保数据的准确性和完整性；

23、(2)数据分析：对客户个人信息进行分析，如统计每个地区的客户数量和平均年龄等。

24、(3)数据挖掘：对客户个人信息进行挖掘，如查找购买力较强的客户或潜在客户。

25、(4)数据统计：对客户个人信息进行统计，如计算某个时间段内的销售额和营收等。

26、(5)结果输出：将处理后的结果输出到指定的目标，如数据分析报告或产品策略决策系统。

27、一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理系统，包括数据接收模块、数据分类模块、数据脱敏模块、脱敏数据存储模块、数据处理模块和数据输出模块，其中：

28、(1)数据接收模块用于接收数据，从客户数据库中获取客户个人信息，数据接收需要确保数据的完整性和安全性。

29、(2)数据分类模块用于对数据进行分类，根据不同的数据类型，将客户个人信息进行分类，如姓名属于字符串类型，地址和电话号码属于数字类型。数据分类有助于后续的脱敏处理和数据处理。

30、(3)数据脱敏模块用于根据数据分类结果，采用相应的脱敏算法进行数据脱敏；对不同类型的数据采用不同的脱敏算法进行脱敏，如姓名采用替换算法，地址和电话号码采用加密算法。脱敏算法模块需要确保数据的机密性和隐私性。

31、(4)安全存储模块：脱敏数据存储模块用于将脱敏后的数据存储到脱敏数据存储区域；将脱敏后的数据存储到安全存储区域，只有经过授权的用户才能访问。安全存储模块需要确保数据的安全性和可用性。

32、(5)数据处理模块：用于基于脱敏数据进行数据处理；对脱敏后的数据进行分析、挖掘、统计等处理，如分析客户所在地区的需求和行为习惯。数据处理模块需要确保数据的准确性和完整性。

33、(6)数据输出模块：用于输出数据处理结果，将处理结果输出到指定的目标，如客户关系管理系统或数据分析工具。输出模块需要满足用户的需求和要求，便于用户进行后续的决策和操作。输出模块还需要确保数据的安全性和可用性。

34、上述基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法，包括以下步骤：

35、步骤1：接收数据；步骤2：分类数据；步骤3：根据数据分类结果，采用相应的脱敏算法进行数据脱敏；步骤4：将脱敏后的数据存储到脱敏数据存储区域；步骤5：基于脱敏数据进行数据处理；步骤6：输出数据处理结果。

36、上述步骤2中的数据分类使用基于数据挖掘的聚类分析算法，以实现数据的精细化分类。步骤3中的数据脱敏算法包括替换算法、加密算法和混淆算法。替换算法采用随机字符替换。加密算法包括对称加密算法或非对称加密算法。混淆算法采用数据拆分和数据随机排列。脱敏数据存储区域采用安全存储区域。步骤5中的数据处理算法包括分类算法、关联分析算法、聚类分析算法、决策树算法等。

37、该发明的有益效果在于：该方法的优势在于可以在保障数据隐私的前提下，实现对数据的精细化处理和分析。同时，该方法可以适用于各种数据类型和数据分析领域，如金融、医疗、社交网络等。该方法的装置和相关设备也可以依照该方法的实现原理进行设计和制造，实现自动化和高效化的数据处理和分析。本发明提出了一种基于数据脱敏技术的精细化数据处理方法、装置及相关设备；采用差分隐私、k-匿名、l-多样性等脱敏算法，保证数据隐私的安全性；采用数据分箱、数据聚类等处理方法，实现对数据的精细化处理和分析。该方法有益效果在于：

38、(1)确保数据隐私安全：在数据处理和分析过程中，原始数据经过脱敏和加密处理，可以保障数据的隐私安全，避免了数据泄露和滥用的风险。

39、(2)实现精细化数据处理：通过采用数据分箱、数据脱敏算法等精细化数据处理技术，可以提高数据处理的准确性和实用性，同时也可以保护数据的隐私和安全。

40、(3)实现多方数据共享：利用安全多方计算技术，多个参与者可以共享和计算数据，避免了数据壁垒和信息孤岛的问题，提高了数据处理和分析的效率和准确性。

41、(4)灵活性和适用性：本方法适用于各种数据类型和数据分析领域，可以根据不同的数据处理需求进行灵活配置和使用，具有很强的适应性和可扩展性。

42、(5)自动化和高效化：本系统可以实现自动化和高效化的数据处理和分析，结合云计算、人工智能等技术，可以实现更加智能化和高效化的数据处理和分析。