[发明专利]一种保证数据隐私和业务保密性的分析方法

说明书

本发明涉及客户关联关系分析技术领域，且公开了一种保证数据隐私和业务保密性的分析方法，包括如下步骤：S1、将需要分析的数据抽取出来，放置在一张二维表内，所述二维表定义了若干字段；S2、利用哈希算法针对此二维表内全部数据进行加密；S3、将加密的二维表内的数据进行拆分，利用数据关联关系进行建图制成数据关联关系图；利用图计算算法分析数据关联关系图，计算分析出结果；S4、对步骤S3中计算分析出的结果进行解密，得出最终分析结果明文；在保证数据安全的前提之下，可以实现技术提供方在远程帮助数据拥有方进行数据关联关系方面的分析，降低大数据分析的成本并提升了数据隐私和业务保密性。

技术领域

本发明涉及客户关联关系分析的技术领域，具体为一种保证数据隐私和业务保密性的分析方法。

背景技术

金融机构在进行客户数据大数据分析过程中，常常需要分析数据间的关联关系。比如，某人A是B的好友，B是C的好友，如果A与C不认识的话，那么A与C之间是两度的好友关联关系。在研究客户的风险时，我们可能需要找到A的全部一度和两度的好友，这就涉及到客户数据间关联关系的一些分析方法，我们可以通过对数据建图(Graph)并进行图计算(Graph Computing)来实现。而在客户数据分析的实际应用中，金融机构往往需要科技公司对于机构所提供的数据保密。由于传统的数据分析都是针对明文数据的，所以科技公司必须派出技术团队，在金融机构中驻场完成分析任务。但是很多情况下，科技公司可能和金融机构不在同一个城市，需要人员出差驻场，造成了大数据分析成本高昂等问题。不但如此，尽管客户数据分析的过程是在金融机构内部完成的，由于科技公司接触到的是明文客户数据，又了解了金融机构希望解决的具体业务问题，所以驻场式的大数据分析不能完全保证金融机构客户的数据隐私和数据安全(比如技术人员可能对电脑屏幕显示的数据进行拍照，然后将照片传出)。

发明内容

本发明为了解决现有技术的问题，提供了一种保证数据隐私和业务保密性的分析方法，在保证数据安全的前提之下，可以实现技术提供方在远程帮助数据拥有方进行数据关联关系方面的分析，降低大数据分析的成本并提升了数据隐私和业务保密性。

为解决上述技术问题，本发明的技术方案是：一种保证数据隐私和业务保密性的分析方法，包括如下步骤：

S1、将需要分析的数据抽取出来，放置在一张二维表内，所述二维表定义了若干字段，所述字段至少包含每条数据的唯一标识符ID以及该条数据的若干相关属性；

S2、利用哈希算法针对此二维表内全部数据进行加密；

S3、将加密的二维表内的数据进行拆分，利用数据关联关系进行建图制成数据关联关系图；利用图计算算法分析数据关联关系图，计算分析出结果；

S4、对步骤S3中计算分析出的结果进行解密，得出最终分析结果明文。

进一步，所述步骤S2中，对于数据安全要求较低的，保留字段明文，不进行加密处理。

进一步，所述步骤S4中，图计算算法分析数据关联关系图的分析类型包括深度优先、广度优先、最短路径或聚类。

进一步，所述图计算算法分析的分析类型均针对数据关联关系图的拓扑结构。

与现有技术相比，有益效果为：

1、在整个客户关联关系的分析过程中，技术提供方接触的完全是加密数据，包括全部的数据库字段(如果数据安全要求较低，也可以使用数据库字段的明文)，所以对于数据拥有者来说，本方法既保证了数据的算法安全性又保证了业务上的保密性。

2、技术提供方可以将整个算法过程，包括建图以及图计算算法分析的相关算法放到公有云上，数据拥有方在针对数据进行加密后，将加密数据上传至自己在该公有云的存储空间，调用技术提供方提供的算法进行分析即可，这样可以大大提升大数据分析的效率。

附图说明