数据共享应用的块数据融合分析理论与安全管控模型研究

Block data is a data set which generated by fusing each longitudinal data in a geographical area or an administrative area, and it has some special features, such as strong correlation, high value density, wide applicability, etc. Block data is faced with many challenging problems. In order to achieve integrating, opening and using, we will focus on scientific problems and applied requirements of fusion analysis and security control of block data. We are going to establish basic theory and technology systems on sharing application of block data, including data fusion, knowledge fusion, depth analysis, data security, trusted traceability, etc. The main contents are as follows: (1) Some methods and models will be presented to solve problems on data fusing, data sharing, knowledge fusing, knowledge sharing, and data consistency. (2) A basic data analyzing method of block data will be provided by studying the text semantic analysis and multi-level knowledge map of block data. (3) Data security algorithms and data control schemes will be given in the data sharing and using. (4) To study the theory and technology of digital authentication and trusted traceability of block data, a trustable model of block data will be built. (5) Based on our proposed methods and technologies, we are going to develop a simulation system in the special field.

块数据作为一个物理空间或行政区域高度融合的数据集，具有关联性强、价值密度高、应用性广等特征。块数据的提出面临诸多挑战性问题，针对块数据“聚、通、用”实践中提炼的需求和科学问题，以块数据的融合分析与安全管控为研究主线，建立面向块数据共享应用的数据融合、知识融合、深度分析、数据安全、可信追溯等基本理论和技术体系，为其应用推广奠定理论与技术基础。具体内容聚焦为：(1)探讨块数据的数据融合、知识融合和一致性问题，提出面向块数据的数据/知识融合共享模型及方法；(2)研究块数据的文本语义表达与分析和多层次知识图谱方法及应用技术，形成适用于块数据的数据分析基本方法；(3)研究块数据共享应用过程中的数据安全防护算法和安全管控方案；(4)以构建可信任的块数据价值模型为目标，研究块数据的数字认证及可信追溯理论与技术；(5)基于所研究的理论与技术，围绕特定应用领域及需求形成应用仿真测试系统原型。

块数据作为一个物理空间或行政区域高度融合的数据集，具有关联性强、价值密度高和应用广泛等特征，然而块数据的提出及应用还面临诸多科学和技术问题。项目以块数据的融合分析与安全管控为研究目标，聚焦块数据共享应用中的数据融合、知识融合、深度分析、数据安全、可信认证与追溯等基本理论和技术展开研究。项目主要研究进展包括：(1) 引入逻辑推理系统研究块数据的数据融合和知识融合问题，基于多上下文系统和遗忘理论提出了块数据的表示与推理和实体抽取与表示等理论和方法，并解决了块数据的不一致性处理问题；(2) 基于深度神经网络、增强语义学习和知识图谱等理论，提出了块数据文本语义表达与分析和多层次知识图谱构建方法，建立了嵌套实体与不连续实体的要素识别分析模型，解决了块数据中多源文本数据融合分析应用问题；(3) 基于信息熵、属性密码、可搜索加密、差分隐私保护和联邦学习等方法，提出了块数据的数据分类分级、数据安全聚合、隐私风险控制和细粒度访问控制等方法和技术，形成了块数据共享应用的安全管控理论与技术；(4) 利用秘密共享、安全多方计算以及委托计算等提出了适用于块数据应用的可信安全认证与安全计算及验证的理论与技术，尤其是基于区块链技术给出了块数据应用的跨块溯源技术；(5) 基于所研究的理论与技术，聚焦特殊领域及其相关领域的应用需求目标，建立了块数据应用模型和应用技术架构，形成了块数据应用仿真原型系统。项目在利用逻辑理论中的多上下文系统形式化表示块数据、采用多层次知识图谱实现块数据的多源文本融合分析、基于联邦学习解决块数据中隐私安全聚合计算和基于区块链实现块数据多源认证溯源等方面，形成了块数据较为特色的理论和技术创新。项目完成了既定研究内容和任务指标，通过项目的研究，进一步夯实了科研团队和科研平台基础，提升了项目团队及成员的科研水平和影响力，同时为应用推广奠定了基础。