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Python集合学习
描述了基于大数据的数据脱敏规则,脱敏算法,基于电力数据的使用案例
所属分类:
Hadoop
发布日期:2018-04-20
文件大小:926720
提供者:
xiangcong1991
大数据脱敏方案
描述了基于大数据的数据脱敏规则,脱敏算法,基于电力数据的使用案例
所属分类:
Java
发布日期:2018-03-05
文件大小:1048576
提供者:
xutao_2008_2000
中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版).xlsx
通用说明 1. 适用机构:在境内依法设立的银行机构,包括政策性银行、大型商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、民营银行、农村信用社、农村商业银行、农村合作银行、村镇银行、外资银行、中德住房储蓄银行。 2. 数据结构:《中国银保监会银行业金融机构监管数据标准化规范(2019版)》(以下简称《规范》)共包括十个监管主题域、66张数据表、1852个数据项。数据表报送范围及数据项在《规范》中均有说明。 3. 数据来源:银行机构根据《规范》要求报送除理财业务域以外的九个监管主题域,从行内相关信息系统中获
所属分类:
金融
发布日期:2020-05-17
文件大小:481280
提供者:
woi_life
数据脱敏技术方案概述.docx
数据脱敏技术方案概述,详细讲述了有关数据脱敏技术的定义、需求,以及脱敏算法、脱敏算法的用例、脱敏规则、脱敏环境,以及脱敏的方式,大数据领域的数据脱敏技术等。
所属分类:
算法与数据结构
发布日期:2020-02-28
文件大小:1048576
提供者:
dongdong9223
吉纳MSC-3可选板 PID说明书(中文版).pdf
吉纳MSC-3可选板 PID说明书(中文版)pdf,吉纳MSC-3可选板 PID说明书(中文版)扩展板说明书 目录 安全警告 验收和存放 产品兼容性 可选板介绍一 可选板详细说明 安装规贴 可选板手册 可选板的默认值 可选板的默认值 温度保护输入 模拟输出 模拟输出 %零值输出 %最大值输出 最小值输出 模拟输出设置检査步骤 可选板速度基准选择 速度基准 用户速度基准 用户速度基准 预置 预置 预置 预置 预置 预置 基准选择器 基准选择 基准选择器 选择器 选择器 速度基准选择器设置检查步骤
所属分类:
其它
发布日期:2019-10-31
文件大小:303104
提供者:
weixin_38744435
education-online.zip
在线教育项目 1.dwd 数据清洗 数据脱敏 清洗规则 脱敏字段,存储基础表 2.dws 降维 对表轻度聚合 做题表 课程表 主修行业表 试卷表。 3.join 方式:Spark SQL 、DF API、DS API , RDD DF DS 三者区别 优点和劣势。 宽表:几张宽表,字段。 拉链表:缓慢变化的字段(vip等级 用户支付金额) 4.用户注册模块:统计各个平台注册人数,通过url地址跳转的注册人数,top3用户支付金额 对内分析各部门贡献程度。 做题模块:
所属分类:
JavaME
发布日期:2019-10-14
文件大小:136314880
提供者:
qq_36764491
电力大数据应用建设中的重要数据保护
针对大数据技术在电力行业应用发展过程中面临的业务数据安全问题,遵循数据脱敏规则,提出了一种电力大数据应用建设中不同应用场景、不同数据类型的重要数据分类分级方法及多层次安全等级策略,自适应于电力大数据应用场景不同属性的数据脱敏,该方法获得的划分结果相比传统方法,更符合电力大数据应用建设价值,对重要数据的精准定位和保护效果更好。
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-15
文件大小:439296
提供者:
weixin_38626858
Data-Masking-源码
数据脱敏 不同的数据脱敏算法根据专有保护类型可以分为数据失真技术,数据加密技术,限制公开技术。 数据失真 优势,差分优势 超越 早期技术的数据替代技术是基于线性变换的一种技术,不需要对分段进行复杂操作,通常具有较高的运行效率。 差分优势 数据集D和数据集D'有相同的数据结构,经过差分函数的变换,使D-> D'的查询有相似的结果。即通过对D'的查询来对D进行脱敏。 数据加密 置换 置换 处理数据时建立置换表,按照表中的规则进行映射,通过使用查询替换表来对数据进行加密。 限制公开 K-匿名,L
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-13
文件大小:1048576
提供者:
weixin_42131276
基于生成对抗网络的文本序列数据集脱敏
基于生成对抗网络和差分隐私提出一种文本序列数据集脱敏模型,即差分隐私文本序列生成网络(DP-SeqGAN)。DP-SeqGAN通过生成对抗网络自动提取数据集的重要特征并生成与原数据分布接近的新数据集,基于差分隐私对模型做随机加扰以提高生成数据集的隐私性,并进一步降低鉴别器过拟合。DP-SeqGAN 具有直观通用性,无须对具体数据集设计针对性脱敏规则和对模型做适应性调整。实验表明,数据集经DP-SeqGAN脱敏后其隐私性和可用性明显提升,成员推断攻击成功率明显降低。
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-20
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38660731