【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于热力学变换的数据脱敏方法，主要应用于流程行业，特别是化工等领域。
技术介绍
1、由于高度机密，生产数据在发布用作模拟与优化前必须经过必要的数据脱敏，以确保获取数据的第三方无法通过数据了解实际生产状况。常用的数据脱敏方案有：
2、匿名化(anonymization)：将敏感数据转换成无法识别个体身份的匿名数据，通常使用哈希函数或加密算法实现；
3、伪装化(masking)：用通用符号或随机字符替换部分敏感数据，以保持数据格式不变，如使用“x”或“*”替代部分字符；
4、加密(encryption)：对敏感数据进行加密，只有授权的用户才能解密并访问原始数据；
5、擦除/切除(truncation)：截取敏感数据的一部分，只保留必要的信息，而非完整的敏感数据；
6、随机化(randomization)：对敏感数据进行随机化处理，使得原始数据和脱敏后的数据不再关联；
7、差异化脱敏(differential privacy)：通过添加噪声或扰动来保护个体数据，确保在统计分析中不会泄露个人信息。
8、流程行业因数据以连续性的数值为主，除了数据加密，其他方案都会影响到数据本真的准确性。
9、现有技术中，采用不同的加密算法对数据进行加密，如专利cn 106649587 b采用复合分层式脱敏算法模型。但加密算法带来的问题是，进行大数据分析与优化时，输入模型的数据还是加密后的数据。流程行业的数据间有基于物理与化学原理的耦合关系，传
技术实现思路
1、本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于热力学变换的数据脱敏方法，经过特定方式脱敏后，数据不再具有原先的意义，即无法通过该数据获取或推测出生产状况，同时脱敏后数据仍保留脱敏前的变化规律以及与业务的关联性，无需处理输入模拟与优化模型后，能够获取与原始数据同样的结果，无需额外的加密、解密过程。
2、为达到上述目的，本专利技术采用的技术方案是：一种基于热力学变换的数据脱敏方法，应用于流程行业，包含以下步骤：
3、s1，获取生产数据；
4、s2，对生产数据进行热力学分析；
5、s3，列出可行的变换方式，所述变换方式包括对比性质替代、变量替换或变量组合；
6、s4，选择合适的变换方式；
7、s5，进行数据脱敏；
8、s6，发布脱敏后的数据。
9、作为一种具体的实施方式，步骤s1中所获取的生产数据包括温度、压力及组分在内的待脱敏数据。
10、作为一种具体的实施方式，步骤s2中，所述热力学分析所建立的模型为：
11、m＝o[s(t,p,x1,x2,.....)]
12、其中，m为目标函数值，o(s)为求解的模型，s(t,p,x1,x2,.....)为体系当前状态，是待脱敏数据的函数。
13、作为一种具体的实施方式，步骤s3中的变量替换方式如下：
14、根据热力学原理，体系当前状态采用不同的物理量进行描述，即：
15、s(t,p,x1,x2,…)＝s(h,v,y1,y2,.....)用h,v,y物理量来替换t,p,x，而不影响目标函数o的求解。这个替换的过程，即为对数据的脱敏过程。
16、由于上述技术方案的运用，本专利技术与现有技术相比具有下列优点：本专利技术的基于热力学变换的数据脱敏方法，用物理化学原理替代传统的信息学加密方法，对流程行业核心数据进行脱敏的方法，经过该方法脱敏后的数据具有以下特点：
17、1、不再具有原先的物理意义，无法通过其获取或推测原始数据；
18、2、仍保留了原始数据的特征与变化规律，能够直接输入模型进行计算，而无需额外的解密、加密操作，大大提高了计算效率；
19、3、对同一批数据，可以采用不同的热力学方法进行变换，从而以不同的形式进行多次披露。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种基于热力学变换的数据脱敏方法，应用于流程行业，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于热力学变换的数据脱敏方法，其特征在于，步骤S1中所获取的生产数据至少包括温度、压力、组分、流量、功率在内的待脱敏数据。
3.根据权利要求1所述的基于热力学变换的数据脱敏方法，其特征在于，步骤S2中，所述热力学分析所建立的模型为：
4.根据权利要求3所述的基于热力学变换的数据脱敏方法，其特征在于，步骤S3中的变量替换方式如下：
【技术特征摘要】
1.一种基于热力学变换的数据脱敏方法，应用于流程行业，其特征在于，包含以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于热力学变换的数据脱敏方法，其特征在于，步骤s1中所获取的生产数据至少包括温度、压力、组分、流量、功率在内的待脱敏数...
【专利技术属性】
技术研发人员：丁宏翔，丁皓，沙周凤，
申请(专利权)人：苏州方兴信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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