一种基于联邦学习的电力大数据隐私保护方法及系统

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一种基于联邦学习的电力大数据隐私保护方法及系统
申请号:CN202511332953
申请日期:2025-09-18
公开号:CN120822242A
公开日期:2025-10-21
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于联邦学习的电力大数据隐私保护方法及系统,属于数据处理技术领域,包括:获取电力用户的历史会话记录集合,对所述历史会话记录集合进行标准化预处理,得到标准化会话数据集合,从所述标准化会话数据集合中提取时序特征集合,调用预配置的联邦学习框架对所述时序特征集合进行隐私保护处理,生成隐私增强特征集合,基于所述隐私增强特征集合生成电力数据隐私保护结果,并将所述电力数据隐私保护结果反馈至电力服务系统。本发明不仅保障了数据使用过程中的隐私安全,又提升了电力大数据在非结构化会话场景下的利用价值,有效解决了传统电力隐私保护技术在非结构化会话数据处理中的适配性问题。
技术关键词
电力服务系统 数据隐私保护 历史会话 语句 时序特征 语义标签 语义知识库 隐私风险评估 隐私敏感信息 生成电力 加密数据 语义向量 数据访问权限
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