工业互联网安全评测数据隐私保护与共享方法

[研究目的]工业互联网安全评测是企业网络安全防护的重要环节,如何在有效保护企业隐私信息不泄露的同时,对评测数据进行安全共享是亟需解决的关键问题。[研究方法]构建了一种基于区块链的工业互联网安全评测数据共享模型,设计了链上链下数据协同的评测数据隐私保护和共享流程。为挖掘评测数据价值,提出了基于贝叶斯网络的隐私保护评测结果预测方法,利用分箱技术对评测数据进行分段离散化处理,设计了评测结果预测贝叶斯网络生成算法和隐私保护评测结果预测算法。[研究结论]实验结果表明,当评测结果分为2类或3类、合格判定概率为70%时,预测准确率较高,为工业互联网安全评测数据的安全共享和进一步发挥评测数据的价值探索了新的途径和方法。