政務大數據在智慧城市建設中的應用探索
——以“云上揚州”建設為例

韓義森

（江蘇省揚州市政府信息資源管理中心，江蘇 揚州 225000）

0 引言

智慧城市是城市發展的新興模式，其本質是信息化與城市化的高度融合，實現城市智慧式管理和運行，從而提高城市居民生活幸福感、企業經濟競爭力、城市可持續發展及城鎮化質量水平等。近年來，各級地方政府都在積極探索智慧城市建設，取得了一定成效。但仍存在著特色不明、共享不足、體驗不佳等問題。究其原因，在于未能實現政務大數據與城市功能的良好融合。具體而言，主要存在三個方面挑戰：一是信息系統煙囪林立，阻礙數據共享；數據治理普遍薄弱，數據價值挖掘不足；數據管理水平不一，缺乏整體聯動。

“十三五”期間，在揚州市委、市政府的統籌領導下，揚州按照國家新型智慧城市、數字中國、智慧社會建設要求，啟動了“云上揚州”建設。五年來，“云上揚州”以“民眾好用、政府好管”為目標，以“大平臺協同、大數據應用、大安全保障”為主線，從體制機制、創新應用、模式探索等方面入手，突出基礎設施、數據資源、平臺應用、安全保障等關鍵環節，大力推進“政務、健康、交通、生態、平安、產業、旅游”等七類云應用，取得了階段性成效。國家發改委、中央網信辦牽頭開展的 2020 年“新型智慧城市”評測結果表明，揚州市得分率為84.54%，在江蘇省保持領先位次，在全國位列第一方陣。但是，隨著政府數據程度逐步深入，發現由于當前大數據平臺的發展時間尚淺，無法保證政府信息大數據的安全性，使得個人隱私數據和國家重點數據存在重大安全威脅。因此，政府數據共享的最大難題就是如何保證大數據安全，而現有的加密算法顯然無法適用于復雜數據的處理。文獻[3]以循環移位技術為基礎，結合多混沌映射算法設計一種加密算法。根據分段線性混沌映射將待加密數據轉化為混沌序列，以此為基礎生成數據索引矩陣，置換明文大數據。然后，針對循環移位處理后的數據進行擴散，采用Logistic混沌序列生成自動加密處理后的結果。但是，該方法的加密過程冗余數據較多。文獻[4]對數據包進行深入處理，按照隱私權重將數據包劃分為兩個重要分類。分別研究每一個類別數據包的加密時間，獲取權重計算結果，按照降序方式進行權重計算結果排序。由于每一類數據包都存在相對應的傳輸路徑，將排序最先的數據包進行加密傳輸，在傳輸完成后計算通道剩余時間，將其余數據包分配至不同傳輸通路，實現數據的整體加密處理。然而，該數據處理方法加密效果較差。文獻[5]以數據消冗技術為基礎，構建Bloom filter消冗算法，以此完成數據加密。通過Hamming 距離計算結果，獲取待處理數據之間的相似度，采用橢圓加密算法處理去除冗余數據后的數據，將對稱和非對稱加密算法相結合，設計大數據自動加密模型，以此完成數據加密。通過驗證可知，該方法在實際應用中展現出加密安全性較差的缺陷。由于上述算法的加密數據結構的差異性，導致密文信息熵較低，因此考慮到傳統加密算法的不足之處，設計新的自動加密算法。對政府大數據進行冗余數據刪除處理，利用區塊鏈技術對敏感大數據進行自動加密。通過實驗可知，該方法有效提升了密文信息熵，提升了政府共享大數據的安全性。

1 基于區塊鏈技術的政府共享大數據自動加密算法設計

1.1 政府共享大數據預處理

在大數據加密處理過程中采用冗余數據刪除技術，可以有效降低加密算法的計算復雜度[6]。通過對政府共享大數據進行深入分析，獲取數據自身的冗余度，以此為基礎設計冗余數據刪除技術。通過對大數據中存在的冗余數據進行刪除處理，使得數據對象具有唯一性，并利用唯一數據對象替換掉其余相似度較高的數據樣本。通過預處理技術剔除文件內的冗余數據，使得數據維度得以降低，也使得數據存儲空間有效縮減[7]。通過冗余數據刪除技術優化數據存儲空間，有效壓縮了加密處理的工作量，提升了大數據自動加密執行效率。

在冗余數據刪除處理后，所展現出的數據縮減率DER計算公式為：

公式中，B表示冗余數據刪除前字節數，B0表示冗余數據刪除后字節數。通過對數據縮減率進行深入分析可知，政府共享大數據類型劃分策略以及劃分的數據分塊大小都會對計算結果產生影響。

在數據縮減率計算過程中，包含了數據塊之間的冗余數據，但是忽略了數據開銷所帶來的影響。所以，在冗余數據刪除技術設計過程中，需要依托于元數據開銷，對數據縮減率計算公式進行修正，得出公式（2）的計算過程：

公式中，f表示元數據大小的開銷，其計算公式如下：

圖1 完全文件檢測框架

根據圖1所示的完全文件檢測框架，將每一個文件進行分塊處理，依據單個數據塊的粒度從數據集中查找冗余數據。在實際數據檢測過程中，主要依靠的是政府共享大數據的整體hash值計算結果與預先存儲的hash值比較結果。當兩個hash值保持一致，對該文件進行直接存儲，否則需要進行冗余數據刪除操作。政府共享大數據預處理完成后，為加密處理提供數據支撐。

1.2 設計敏感大數據識別技術

在政府共享大數據冗余處理后，需要提取出大數據中包含的敏感數據，而后并對該部分數據進行自動加密處理[8]，文中采用文本內容作為敏感大數據識別的依據。針對政府大數據中包含的文本數據，以語法分析系統ICTCLAS為主要工具，將數據中所包含的單個詞組進行劃分，便于后續大數據特征提取操作。在對數據文件分詞處理后，按照名詞、動詞、詞長、詞性等方式進行分詞標記。

對分詞處理后的大數據進行特征向量計算，通過計算權值衡量數據特征值[9]，該值主要采用TF-IDF公式計算得出。通過分析大量該公式的相關應用可知，利用該公式計算特征值具有可行性。TF-IDF公式的設計是以某一個文本分詞在政府共享大數據中出現的次數為基礎，當該文本分詞出現的次數越多，表明該詞語所包含的信息越多，可以更加清晰地描述大數據內容。但需要注意的是，一旦該文本分詞在其他大數據信息中出現次數過多，則該分析的代表性有所降低，將TF-IDF計算公式結果定義為d，得到如下計算公式：

公式中，t表示詞組i在政府共享大數據中出現的次數，N表示文檔總數，n表示數據庫中包含詞組的文檔數量。以政府共享大數據中將會對國家和個人帶來安全風險的數據作為典型敏感數據，生成敏感數據特征向量V，將其表示為：

公式中，d表示敏感數據，m表示文本詞性，n表示詞頻統計結果。以敏感數據的特征向量計算結果為依據，明確對應關鍵詞在開放大數據文檔中的權值，獲取在開放大數據中該關鍵詞的特征向量。文中針對兩個特征向量計算結果，應用余弦公式計算出二者之間的相似度，余弦相似度θ計算公式表示為：

公式中，V1、V2表示兩個文檔的特征向量，表示文檔標準向量點積，則存在以下關系式：

根據公式（6）的計算結果，將其與預先設定閾值進行比較，當計算結果高于設定閾值，將該文檔識別為敏感數據。針對敏感數據識別閾值，文中采用自動學習的方式進行獲取。通過采集典型安全數據與敏感數據的關鍵詞，構成敏感數據庫，通過自適應迭代計算獲取敏感數據判斷閾值。

根據上述敏感數據識別技術得到的結果存在較高的誤判率，為了提升識別準確率，文中以誤判率計算結果為基礎，修正判斷閾值。誤判率rata計算公式為：

公式中，A表示正確識別到的安全文檔數量，B表示正確識別到的敏感文檔數量，C表示錯誤識別為安全文檔數量，D表示錯誤識別為敏感文檔的數量。根據誤判率計算結果，對上述敏感數據識別技術進行修正，保證敏感數據識別結果準確率可以進一步提升。

1.3 生成加密區塊數據結構

針對上述計算提取出來的敏感大數據，文中采用區塊鏈技術結合同態加密算法，生成加密區塊數據結構，以此完成政府開發大數據自動加密處理。本文在常規的區塊鏈基礎上，采用同態加密技術與其結合可以更好地保護敏感數據安全[10]。在實際應用中，根據加密區塊數據結構形成的隱私區塊鏈，將政府共享大數據中的敏感數據進行加密處理，形成密文信息，并將其存儲于數據區塊內。文中按照上述敏感大數據識別技術，將開放大數據劃分為敏感數據、安全數據兩類，以此這一部分僅需要對敏感數據展開同態加密處理。

文中選定具有同態性質的Paillie算法進行加密處理，處理步驟如下所示。首先，隨機選定兩個大質數，并計算二者之間的最小公倍數N，再選定一個整數g，使得，則N、g分別表示大數據加密處理生成的公鑰和私鑰。之后，隨機選定一個整數，使得上述識別的敏感數據屬于該整數，通過公鑰對敏感數據進行加密，得到相應密文。

將敏感數據進行匯總，形成數據集msg，采用區塊鏈技術對每個msg簽名分配一個對應的私鑰，對于有對應簽名的數據，采用散列方式計算數據散列值，并將計算結果放置于區塊鏈的區塊頭內。考慮到Paillie加密算法的加法同態特點，文中選取某一條敏感數據進行分析，發現該大數據包含兩次訪問記錄，針對每一條訪問記錄展開加密處理，得出以下綜合加密公式：

公式中，v1、v2表示兩次訪問時間，r1、r2表示訪問記錄密文，g表示公鑰，N表示私鑰，E表示任意運算，c1表示第一次訪問加密結果，c2表示第二次訪問加密結果。通過上述加密處理，可以在不公布兩次訪問記錄的基礎上，獲取開放大數據的加密密文。

而對密文的解密處理需要以明文為基礎，密文解密公式為：依據同態加密技術處理后，獲取新的區塊鏈數據結果，生成的結構如圖2所示。

圖2 基于同態加密的塊數據結構

在圖2所示的塊數據結構中，針對開放大數據進行劃分處理，選定敏感數據進行同態加密，形成散列數據DT。通過上述操作形成的加密區塊數據結構，實現政府大數據自動加密處理。

2 實驗

針對以區塊鏈技術為基礎的，政府共享大數據自動加密算法進行實驗驗證，已驗證本文所設計算法的有效性。在實驗過程中，通過編程的方式進行數據加解密測試，在數據加密后對其抗攻擊能力進行測試，明確文中設計方法的實際應用效果。為了使得實驗貼近實際應用環境，文中設計的實驗利用visual studio 2020開發環境，并應用C語言編程作為主要實驗工具。

2.1 實驗平臺

對大數據加密算法進行實驗選定的平臺為實驗室Hadoop，主要包括6臺計算機。根據Hadoop平臺的基本組成要求，選取其中一臺計算機作為服務器，負責記錄Name Node，實時調整實驗數據。除此之外，將其余幾臺計算機作為主要實驗工具，發揮節點計算與存儲的作用。考慮到實際應用環境，為了加強實驗環境的真實性，再添加5臺計算機，這幾臺計算機的配置具有較大差異性。在實驗平臺的構建中，計算機配置參數如表1所示。

表1 實驗所需計算機配置參數

分析表1顯示的計算機配置參數可知，實驗平臺中包含3臺計算和存儲水平較強的計算機，而另外3臺計算機的存儲與計算能力較弱。根據大數據自動加密算法的實際應用環境，選擇性能較強的計算機充當計算和存儲節點，使得實驗環境符合密算法實驗能力的需求。實驗平臺的設計除了上述硬件要求外，對實驗所需軟件也有較高要求。按照上述要求構建的實驗平臺，可以保證實驗過程的穩定性，更加直觀地展現出政府共享大數據自動加密算法的應用性能。

2.2 加密功能測試

以區塊鏈為基礎構建的大數據自動加密算法，在實驗過程中，采用一個大小為159874KB的數據文件作為實驗樣本。考慮到政府共享大數據的數據量較大，在進行數據共享時往往會將多個大型數據文件放置于開放數據平臺內。所以，大數據自動加密算法的應用過程中，需要滿足大型文件加密要求。所以對本文所設計算法進行加密功能測試時，選取較大的文件作為實驗數據，獲取更加準確的應用結果。在數據加解密處理過程中，為了將數據處理結果更直觀地呈現出來，按照固定的樣本分塊長度，獲取待處理的敏感數據幅值變化情況，具體如圖3所示。

圖3 待加密的敏感數據幅值變化圖

圖3所示的敏感數據幅值變化情況，是將樣本分塊長度設置為120bit時得到的，以此為基礎展開數據加密功能測試。

在政府共享大數據遭遇風險時，入侵者會根據密文數據統計結果，將其與明文之間統計結果進行對比，破譯者可以為依據，得到明文與密文之間的變換規律。為了提升數據加密效果，需要保證密文特性統計結果的隨機性更高。除了文中設計的加密算法外，實驗過程中采用文獻［3］、文獻［4］提出的加密算法對同樣的實驗數據進行加密處理，并將三種算法的處理結果用直方圖描述出來，大數據加密效果對比結果如圖4所示。

通常情況下，直方圖分布結果越均勻，表明數據加密效果越好。根據圖4顯示的直方圖對比結果可知，文獻［3］、文獻［4］加密算法的數據加密結果與原始數據相比，直方圖分布向著均勻化方向進步，但無法達到加密要求。而本文所設計的加密算法得出的直方圖非常均勻，使得攻擊者的密文破譯難度提升，有效提升政府開放性大數據對于攻擊的防御能力。

2.3 密文信息熵分析

為了將加密效果直觀地展示出來，文中采用密文信息熵計算結果，作為指標評估加密算法的應用效果。由于密文信息熵代表著文本加密后詞句之間的信息關聯程度。信息熵計算結果越大，密文信息關聯性越低，表明數據安全性越高。依據一維信息熵定義得出：

公式中，H表示信息熵，P表示密文和明文詞語的信息關聯度，x表示某一條數據。根據上述公式，獲取圖5所示的三種加密算法的密文信息熵對比結果。

圖4 大數據加密效果對比

圖5 不同加密算法的密文信息熵對比

根據圖5可知，本文所設計加密算法的密文信息熵高達7.89，而文獻［3］、文獻［4］算法的密文信息熵分別為3.51、2.01。綜上所述，文中提出以區塊鏈技術為基礎的大數據自動加密算法，使得密文信息熵提升了56%、84%，更好地保護了原始數據信息。

3 結語

文中以提升政府共享大數據安全性為主要目標，設計以區塊鏈技術為核心的自動加密算法。對進行冗余數據刪除處理后，提取出其中的敏感數據，根據加密區塊數據結構以及同態加密算法進行自動加密。通過實驗結果可知，該方法的應用使得密文信息熵大幅度提升，更好地保護了原始數據。通過本算法的應用揚州的政務大數據共享工作在智慧城市建設過程中取得如下成績：

（1）以資源整合筑牢基礎，搭建智慧城市“四梁八柱”。自2011年起，揚州在江蘇省率先啟動政府數據資源中心（大數據中心）建設，從基礎設施、信息系統、數據資源三個層面推進整合共享。目前，揚州市政府大數據中心已形成“兩地五中心”架構（即：產業基地主中心、移動雙活中心、電信備份中心、政法大數據中心和鹽城異地數據備份中心），初步實現政務信息基礎設施統建共用。

一是強化扎口管理，建立統一的信息資源共享機制。先后出臺《揚州市政務信息資源共享管理辦法》《云上揚州項目建設管理和考核實施意見》等文件，將數據共享作為各部門信息化項目立項審核、竣工驗收和運維經費安排的必要條件，做到“不共享、不立項、不撥款”，有效避免信息孤島現象，強化扎口管理。

二是細化專網整合，建成統一的電子政務外網。整合各部門業務專網43條，建設電子政務外網，共接入214個市直單位、581個區縣部門、83個鄉鎮街道、1399個村社區及衛生站，實現了省、市、縣、鄉、村全線貫通。

三是優化設施統建，搭建統一的機房環境支撐。建成揚州市政府大數據中心，為全市3個區、3個功能區、64家市直單位和3家國有企業的190個應用系統統一提供運行支撐，累計節約財政資金2億多元（平均每年3000多萬元）。

四是活化數據湖泊，打造統一的大數據共享開放平臺。揚州市大數據共享開放平臺建成人口、法人、電子證照等五大基礎數據庫和政務、健康、交通、生態、平安等10類主題數據庫，累計歸集6個縣（市、區）、3個功能區、47個市直單位共計約9.24億條數據，發布共享目錄3465條。市大數據共享開放平臺項目獲“2019智慧江蘇重點工程”，揚州市綜合基礎庫建設以全省第二的成績通過2020年省高質量發展考核。

五是量化網站管理，建設統一的政府門戶網站群。建成市縣兩級一體化政府門戶網站群，整合各類政府網站347個；為42個黨群口部門、公共企事業單位、機構等提供網站集約化建設和運維服務。

六是深化一體設計，提供統一的智慧城市安全保障。建成一體化“安全管云”體系，實現統一運行監測、統一等級保護測評、統一安全服務保障，保障市政府大數據中心運行安全。

（1）以政務大數據應用為支撐，城市運行更加智能。啟動“云上揚州”建設以來，我市著力加強政務大數據的開發利用和開放共享，構建政務服務、社會治理、產業發展等多領域應用場景，發揮數據價值，提升城市智慧。

公積金提取“秒辦結”。我市公積金中心90%以上的業務已由“線下”遷入“線上”，提供7＊24小時“不打烊”線上服務（疫情期間未受影響），隨時受理、實時辦結（30秒）。累計調用市政府大數據中心數據近30萬次，線上辦理業務近21萬筆，提取業務18萬筆，提取金額近30億元。同時核查出假離婚4165筆，假結婚463筆，假購房合同836筆，假房產證明1438筆。2020年8月，公積金“綜合服務平臺”以全國第一成績98.7分通過住建部專家組驗收，被江蘇省信用辦評為“全省工作創新項目”。2021年3月起，揚州大市范圍內購買商品房提取公積金全部實現線上辦理。

健康檔案“聯網查”。目前全市居民電子健康檔案覆蓋率達85%，有了連續的健康檔案，可以實現讓居民達到“記錄一生、管理一生、健康一生”。在2021年度各類醫療衛生機構、大數據中心等單位以及居民個人累計完成居民檔案檔調閱536萬次。居民可通過“健康揚州”APP查詢個人醫療服務、獻血記錄、個人體檢報告、檢驗檢查報告等信息。

停車出行“無感付”。聯網接入揚州市區147個公共停車場51944個停車泊位，整合437個公共自行車站點12500輛公共自行車、210條公交線路2232輛公交車、63個充電樁站1042個充電樁等信息，并在主要路段設置40個停車誘導屏（其中一級誘導屏4塊、二級誘導屏11塊、三級誘導屏25塊），目前停車月訂單量超140萬條，有效緩解“停車難、充電難、行車難、出行難”等問題。

平安城市“重防范”。圍繞實戰引領需求的目標，揚州市公安局通過市政府大數據中心的數據支撐，搭建了違法犯罪人員軌跡核查、在逃人員比對、重點人員管控等各類模型12個。今年以來，公安機關通過群租房管理模型發現全市群租房風險單位26個，經民警排查后確認1家為傳銷機構，目前該案已抓獲犯罪團伙頭目2人。

供電業務“刷臉辦”。率先在江蘇省實現“刷臉”辦電，目前已在城區營業廳設立了試點，可以辦理新裝增容、變更用電等20項業務。“零證辦電”上線以來，市區營業廳通過“刷臉”方式辦理個人業務397項、企業業務96項，年底前將實現市區兩個城區營業網點和市郊12個農村營業網點“刷臉”辦電業務全覆蓋。

企業獎補“易申報”。助力揚州市中小企業發展專項資金圓滿實現“網上直報直審”，做到358家企業申報“一次不用跑、材料零裝訂”、部門審核“統一尺度、即收即審”，系統精準查驗發票7724張，涉及金額近10億，節約第三方事務所審計資金75萬元，幫助企業節約材料裝訂和運輸成本近4萬元。

（3）以數據融合謀求發展，打造“數字政府”。“十四五”開局之年，揚州市以打造“數字政府”為目標，聚焦政務大數據的數據融合、應用融合、產業融合，賦能智慧城市高質量發展。

政務服務“一網通辦”。打通不同部門的自建業務系統，打破“數據壁壘”，整合政務服務各類數據資源，依托一體化在線政務服務平臺，推行政務服務事項網上全生命周期辦理，推動企業群眾辦事線上只登錄一次即可全網通辦，即讓“數據多跑路、群眾少跑腿”，解決企業和群眾“辦不完的手續、蓋不完的章、跑不完的路”等麻煩。推進高頻政務服務事項“跨省通辦”，同步建立清單化管理制度和更新機制，有效滿足各類市場主體和廣大人民群眾異地辦事需求。

城市運行“一網統管”。充分發揮數據賦能、信息調度、趨勢研判、綜合指揮、應急處置等作用，推動全市數據資源的集成共享和政務應用的創新開發，打造集“搜索、分析、預警、問效”為一體的社會治理現代化指揮中心，構建數據暢通、部門聯通、上下貫通、政策溝通、治理融通和人心相通的“一網統管”體系，實現城市管理科學化、市域治理精準化、公共服務高效化、突發事件應急化。

政府決策“一屏總覽”。發揮政務大數據在善政、興業、惠民領域的決策支持作用，構建數據驅動、協同融合的決策支持應用體系，滿足多維度、多層面、多場景的需求。建設“領導駕駛艙”，以“全景圖”刻畫為導向，用數據全面描繪現實社會和虛擬空間的運行態勢，強化數據融合分析，建成智能化輔助決策體系，滿足政府、企業、群眾信息需求，提升政府決策科學化水平。

高頻事項“一鏈全達”。深入推進企業開辦一件事、退休一件事、新生兒出生一件事、結婚（離婚）一件事、不動產登記等10個“一件事”改革工作。通過整合事項、流程再造、信息共享，線上一個平臺或線下一個窗口統一辦理，形成“一窗受理、一次告知、一表申請、一套材料、一次提交、一次反饋、一次分辦、一窗出件、一號服務、一鍵評價”的全鏈條辦理模式，切實提升政務服務水平。