中台数据库信息共享适用性和安全性的增强.pdf

云南师范大学学报(自然科学版),2 0 2 3,4 3(5):5 4-5 8 h t t p s:/q k g j.y n n u.e d u.c nJ o u r n a l o fY u n n a nN o r m a lU n i v e r s i t y(N a t u r a lS c i e n c e sE d i t i o n)D O I:1 0.7 6 9 9/j.y n n u.n s-2 0 2 3-0 6 8中台数据库信息共享适用性和安全性的增强*杨世旺*1,2,赵萍1,黄剑1,叶子强1,韩晓明1(1.国网浙江省电力有限公司丽水供电公司,浙江 丽水3 2 3 0 0 0;2.华北电力大学 电力工程系,河北 保定0 7 1 0 0 0)摘要:为增强中台数据库信息共享的适用性和安全性,在共享架构的数据层采用克里格方法优化数据挖掘参数,挖掘所需多源数据,实现中台数据库信息采集;分析层应用基于V a g u e集的嵌入式算法完成多源数据融合;应用层利用智能合约脚本文件,依据数据需求部门发送的共享请求完成信息的共享.经实验验证,增强后在保持较低通信代价的同时,还能够迅速实现相应数据共享,且未出现共享数据异常现象.关键词:数据挖掘;数据融合;中台数据库;信息共享中图分类号:T P 3 1 1 文献标志码:A 文章编号:1 0 0 7-9 7 9 3(2 0 2 3)0 5-0 0 5 4-0 51 引言税务数据和用电数据是考察社会运行的关键数据,将税电数据集成融合1-2可更及时、更深层次、更全面地反映经济运行和企业生产状况3-4.现有税电数据分析以人工排查为主,缺乏精准排查手段,无法快速定位企业开展精准服务5,采用数据共享方法可以迅速获取相关数据,加快税电分析工作的进程6.许多学者对工业物联网数据共享方法进行了研究;刘晶等7研究的基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法可以提升数据共享效率,但没有设置数据共享限制,共享的数据缺乏统一的格式和标准;李富林等8研究了一种基于H a mm i n g码的门限多秘密共享方案,使共享的内容更加安全,但在数据共享前没有对加密数据进行归一化处理,共享数据中存在多源异构数据,导致在数据共享过程中易出现数据异常.针对上述问题,本文对中台数据库信息共享进行了改进,首先在多源数据挖掘的基础上对数据进行归一化处理,保障多源数据融合的精准性,从而避免在信息共享过程中出现数据异常,提高信息共享的适用性;在信息共享中利用锁定脚本和解锁脚本设置共享限制,以提高信息共享的安全性.2 中台数据库信息共享2.1 共享架构设计的中台数据库信息共享架构如图1所示,数据层通过数据挖掘采集源系统数据,分析层利用数据融合实施税电数据的匹配整合,保障多源数据融合的精准性,应用层通过数据共享将中台数据库中的信息提供给用户.*收稿日期:2 0 2 3-0 3-1 0基金项目:国网浙江省电力有限公司科技基金资助项目(B K 2 0 2 2 0 7 6 2).作者简介:杨世旺(1 9 8 9-),男,浙江丽水人,硕士,工程师,主要从事电力大数据应用和电力营销方面研究.通信作者:杨世旺.E-m a i l:y s w 7 8 1 5 4y e a h.n e t.图1 中台数据库信息共享架构F i g.1 I n f o r m a t i o ns h a r i n ga r c h i t e c t u r eo fm i d-p l a t f o r md a t a b a s e2.1.1 基于多源数据挖掘的中台数据库信息采集在进行数据挖掘之前,先通过克里格方法优化数据挖掘参数,使后续多源数据挖掘更加全面9;然后经过数据选择、预处理以及数据分析等数据挖掘步骤采集信息,具体步骤如图2所示.图2 多源数据挖掘步骤F i g.2 S t e p so fm u l t i-s o u r c ed a t am i n i n g2.1.2 多源数据融合企业中台数据库通常存在较多类型的多源异构信息,虽然通过多源数据挖掘获取了数据内容,但这些数据仍处于多源异构状态1 0-1 1,需将其进行数据融合.在进行融合之前先进行参数归一化处理1 2-1 4,为多源数据融合提供精准数据内容,避免在数据共享过程中出现数据异常,然后经中断访问方式1 5由基于V a g u e集的嵌入式算法1 6完55 第5期 杨世旺,等:中台数据库信息共享适用性和安全性的增强成融合.2.2 共享算法利用智能合约脚本文件完成中台数据库信息共享,数据收集部门使用编程语言来定义和实现对共享内容的规范,而数据需求部门向收集部门发送共享需求.数据收集部分负责向块节点中存入约束条件,使数据在合法范围内共享,并在数据共享中利用锁定脚本和解锁脚本实现智能合约脚本的构建1 7,最终完成数据共享限制的设置.3 实验分析以某市税务数据以及电力数据为分析对象,其中电力数据包含从2 0 2 0年1月至2 0 2 2年8月所有行业月用电量统计数据共6 5 2 3 2 1条,税务数据包含从2 0 2 0年1月至2 0 2 2年8月的所有行业月税务统计数据共6 0 2 0 1 6条.通信代价是指数据在共享、传输过程中可能会出现的损失,通信代价越大说明共享、传输的结果出现异常的可能性越大1 8.对电力数据与税务数据进行共享,分析在数据共享过程中的通信代价(如图3).由图3可知,随着共享节点的增加,不图3 通信代价F i g.3 C o mm u n i c a t i o nc o s t同数据要共享给越来越多的数据需求部门,导致数据共享过程中的通信代价也随之升高,税务数据与电力数据的通信代价比较接近,而税务数据通信代价略高一些,这是由于税务数据类型较多,但是通信代价最高不超过3 5B,说明本文方法在大量共享节点下依然保持较低的通信代价,在数据共享中数据接收、解码等操作所消耗能量较小,可以在低能耗下有效完成数据共享1 9.对某天数据共享请求的耗时进行统计,如表1所示.表1 数据共享请求耗时分布T a b l e1 T i m ec o n s u m i n gd i s t r i b u t i o no fd a t ar e q u e s t s耗时/s共享请求/个(0-0.14 3 2 6(0.1-0.25 0 3 2(0.2-0.35 4 3 3(0.3-0.45 8 2 4(0.4-0.56 7 2 0(0.5-0.65 3 2 1(0.6-0.73 9 0 1(0.7-0.83 0 3 2(0.8-0.94 0 3 3(0.9-1.03 2 4 5(1.0-1.13 0 1 1(1.1-1.22 8 4 2(1.2-1.32 1 0 0(1.3-1.41 5 3 2(1.4-1.51 4 0 1 由表1可知,在某天共接收5 7 7 8 0个数据共享请求,最长耗时为1.5s,大部分数据请求在00.5s之间完成了共享,说明在数据请求发出后迅速得到了共享结果.数据需求部门申请共享不同产业每月税电指数的结果如图4;其中,一产行业的税电指数在1 0 02 0 0之间,经济活跃度较高.而三产行业的税点指数基本处于较低水平,通过这一共享形式,可以直观地获取每行业的税电指数变化情况,为数据需求部门提供精准数据.65云南师范大学学报(自然科学版)第4 3卷 图4 税电指数共享结果F i g.4 S h a r i n gr e s u l t so f t a x-e l e c t r i c i t y i n d e x选取某企业在一年内的销售活力指数与税电指数进行共享,具体如图5所示.通过图5的共享内容可以明显看出该企业税电指数与销售活力指数相近且呈现相同变化趋势,表明本文方法可精准实现内容共享,在共享过程中不会出现数据异常问题2 0.图5 企业各项指数共享结果F i g.5 S h a r i n gr e s u l t so fv a r i o u si n d e x e so ft h ee n-t e r p r i s e4 结语对中台数据库信息共享进行了改进,采用克里格方法对数据挖掘参数进行优化,实现多源数据的全面采集;在多源数据挖掘的基础上对数据进行归一化处理,保障多源数据融合的精准性,从而避免在信息共享过程中出现数据异常;在信息共享中利用锁定脚本和解锁脚本设置共享限制;实验表明改进后中台数据库信息共享的适用性和安全性都得到增强.参考文献:1 张磊,吴昊,赵强,等.基于数据挖掘技术的地下工程目标毁伤效应计算方法J.爆炸与冲击,2 0 2 1,4 1(3):4-1 3.2 王曼,黄莉,李书,等.基于数据挖掘方法的数据中心能耗与空调系统关键参数量化关系研究J.暖通空调,2 0 2 1,5 1(6):1 1 3-1 2 0.3 吴京京,何其昌,时轮.基于模型融合的紧固质量在线智能评价方法J.机械设计与研究,2 0 2 2,3 8(2):4 4-4 7,5 5.4 龚卫华,陈凯,王百城.基于监督学习的分类器自适应融合方法J.传感技术学报,2 0 2 2,3 5(2):1 9 5-2 0 1.5 郭国栋,龚雁峰,吴迪,等.引入H o l o L e n s进行信息融合与数据挖掘的新型巡检方式及体验J.中国电力,2 0 2 1,5 4(7):2 0 8-2 1 6.6 杨慧慧,李柏林,李航,等.基于数据融合的细菌素发掘及类别判定模型J.中国乳品工业,2 0 2 1,4 9(8):2 1-2 5,6 4.7 刘晶,董志红,张喆语,等.基于联邦增量学习的工业物联网数据共享方法J.计算机应用,2 0 2 2,4 2(4):1 2 3 5-1 2 4 3.8 李富林,刘杨,王娅如.一种基于H a mm i n g码的门限多秘密共享方案J.合肥工业大学学报(自然科学版),2 0 2 1,4 4(5):7 1 1-7 1 4,7 2 0.9 廖嘉炜,严俊斌,宋强,等.主数据驱动视角下多源数据数字化挖掘系统设计J.电子设计工程,2 0 2 2,3 0(3):6 3-6 6.1 0邓晨,陈功,王文正,等.基于不确定度和气动模型的气动数据融合算法J.空气动力学学报,2 0 2 2,4 0(4):1 1 7-1 2 3.1 1杨挺,张璐,张亚健,等.基于信息熵计算模型的电力信息物理系统融合控制方法J.电力系统自动化,2 0 2 1,4 5(1 2):6 5-7 4.1 2吴明晖,张广洁,金苍宏.基于多模态信息融合的时间序 列 预 测 模 型 J.计 算 机 应 用,2 0 2 2,4 2(8):2 3 2 6-2 3 3 2.1 3许献磊,宋照国,李泽华,等.基于G P R与E R T属性信息融合的综合物探方法研究J.地球物理学进展,2 0 2 2,3 7(3):1 3 3 0-1 3 4 1.1 4韦晓敏,彭灿华.基于P r i m的物联网安全数据融合信誉度模型J.计算机仿真,2 0 2 2,3 9(0 6):4 2 1-4 2 4,4 4 3.1 5孙万峰,李维波,李齐,等.基于DMA与中断方式的组态监控系统容错通信技术J.中国舰船研究,75 第5期 杨世旺,等:中台数据库信息共享适用性和安全性的增强2 0 2 1,1 6(4):1 9 9-2 0 7.1 6 崔 春 生,曹 艳 丽,邱 闯 闯,等.基 于 证 据 理 论 和V a g u e集的多属性群决策方法研究J.运筹与管理,2 0 2 1,3 0(1 1):1-5.1 7傅文龙,李国刚,解童.采用区块链的物联网数据共享方案J.华侨大学学报(自然科学版),2 0 2 3,4 4(2):2 5 7-2 6 3.1 8董思含,信俊昌,郝琨,等.多区块链环境下的连接查询优化算法J.浙江大学学报(工学版),2 0 2 2,5 6(2):3 1 3-3 2 1.1 9殷越,隋丽娜.一种满足可靠性和能效的云工作流调度方法J.计算机应用与软件,2 0 2 1,3 8(1):1 3-2 0,6 2.2 0王喜平,王婉晨.中国碳市场与电力市场间的风险溢出效应研究 基于B K溢出指数模型J.工业技术经济,2 0 2 2,4 1(5):5 3-6 2.E n h a n c e m e n t o f t h eA p p l i c a b i l i t ya n dS e c u r i t yo fI n f o r m a t i o nS h a r i n g i nM i d-p l a t f o r mD a t a b a s e sY A N GS h i w a n g*1,2,Z H A OP i n g1,H U A N GJ i a n1,Y EZ i q i a n g1,H A NX i a o m i n g1(1.L i s h u iP o w e rS u p p l yC o m p a n y,S t a t eG r i dZ h e j i a n gE l e c t r i cP o w e rC o.,L t d,L i s h u i 3 2 3 0 0 0,C h i n a;2.D e p a r t m e n to fE l e c t r i c a lE n g i n e e r i n g,N o r t hC h i n aE l e c t r i cP o w e rU n i v e r s i t y,B a o d i n g0 7 1 0 0 0,C h i n a)A b s t r a c t:T oe n h a n c et h ea p p l i c a b i l i t ya n ds e c u r i t yo f i n f o r m a t i o ns h a r i n gi nt h em i d-p l a t f o r md a t a-b a s e,t h eK r i g i n gm e t h o dw a su s e d i nt h ed a t a l a y e ro f t h e s h a r e da r c h i t e c t u r e t oo p t i m i z ed a t am i n i n gp a r a m e t e r s,m i n et h er e q u i r e dm u l t i-s o u r c ed a t a,a n da c h i e v ei n f o r m a t i o nc o l l e c t i o ni nt h em i d-p l a t-f o r md a t a b a s e.T h ea n a l y s i s l a y e r a p p l i e de m b e d d e da l g o r i t h m sb a s e do nv a g u e s e t s t oc o m p l e t em u l t i-s o u r c ed a t af u s i o n.T h ea p p l i c a t i o nl a y e ru t i l i z e ds m a r tc o n t r a c ts c r i p tf i l e st oc o m p l e t ei n f o r m a t i o ns h a r i n gb a s e do ns h a r i n gr e q u e s t ss e n tb yd a t ad e m a n dd e p a r t m e n t s.A f t e re x p e r i m e n t a lv e r i f i c a t i o n,t h ee n h a n c e dm i d-p l a t f o r md a t a b a s ec o u l dq u i c k l ya c h i e v ec o r r e s p o n d i n gd a t as h a r i n gw h i l em a i n t a i-n i n ga l o wc o mm u n i c a t i o nc o s t,a n dt h e r ew e r en oa b n o r m a l p h e n o m e n ao f s h a r e dd a t a.K e y w o r d s:D a t am i n i n g;D a t a f u s i o n;M i d-p l a t f o r md a t a b a s e;I n f o r m a t i o ns h a r i n g85云南师范大学学报(自然科学版)第4 3卷