标准规范下载简介

DB4403T 181-2021 智慧停车 大数据信息标准化处理与应用规范.pdf

5.3智慧停车大数据核心元数据描述

5.3.1.1停车资源核心元数据见表1。

表1停车资源核心元数据一览表

a）车（泊）位编码数据描述如下： 定义：停车资源唯一标识编码； 英文名称：resourceID； 数据类型：string； 值域：自由文本； 短名：resID； 安全访问限制：GK； + 注解：必选项市政道路及广场公园园林绿化工程第一标段施工施工组织设计.doc，最大出现次数为1。 b) 停车资源名称数据描述如下： ·定义：缩略描述信息资源内容的标题

403/T181—2021 · 英文名称：resourceTitle; 数据类型：string; 值域：自由文本； 短名：resTit; ? 安全访问限制：GK； ? 注解：必选项，最大出现次数为1； ? 取值示例：XXX停车场。 c) 停车资源信息摘要数据描述如下： ? 定义：对资源内容进行概要说明的文字； · 英文名称：resourceInformationAbstract； 数据类型：string; 值域：自由文本； 短名：resInfAbs; 安全访问限制：GK； · 注解：可选项，最大出现次数为1， d 位置类型数据描述如下： . 定义：说明停车资源所属的分类及相应的分类信息； 英文名称：positionType; · 数据类型：Int； 值域：见表5； 短名：posTyp; 安全访问限制：GK； ? 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：路内停车。 停车资源容量数据描述如下： · 定义：说明停车资源包含的子资源数量； 英文名称：resourceCapacity； · 数据类型：string; 值域：正整数； 短名：resCap; 安全访问限制：GK； 注解：可选项，最大出现次数为1； 取值示例：300。 f 停车资源位置坐标信息数据描述如下： . 定义：停车资源所在位置的坐标； 英文名称：resourceLocationCoordinates; · 数据类型：varchar； 值域：格式为【NXX°XXXX.XX”，EXX°XX’XX.XX”】； 短名：resLocCoo; 安全访问限制：GK； 注解：必选项，最大出现次数为1； · 取值示例：N39°42＇21.92″，E116°40＇8.14″。 g) 经度数据描述如下：

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定义：资源所在位置的经度； 英文名称：longitude； 数据类型：Double; 值域：自由文本； 短名：1on； ? 安全访问限制：GK； 注解：必选项，最大出现次数为1； ? 取值示例：NXX°XX'XX.XX”。 纬度数据描述如下： · 定义：资源所在位置的纬度； 英文名称：latitude； 数据类型：Double； 值域：自由文本； 短名：lat； 安全访问限制：GK； 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：EXX°XX'XX.XX"。 停车资源状态数据描述如下： · 定义：停车资源当前可用状态； 英文名称：resourceStatus； · 数据类型：varchar； 值域：见表4； 短名：resSta; 安全访问限制：GK； 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：建造中。 记 停车资源提供方数据描述如下： ? 定义：提供停车资源的单位信息； 英文名称：resourceProvider； 数据类型：varchar； 短名：resPro; 安全访问限制：NB； 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：XXX停车管理有限公司。 K 停车资源管理方数据描述如下： 定义：对停车资源进行日常经营和管理： ? 英文名称：resourceManager； 数据类型：varchar； 短名：resMan; 安全访问限制：NB； 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：XXX停车管理有限公司。 停车资源拥有方数据描述如下：

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5.3.2车辆信息核心元数据描述

5.3.2.1车辆信息核心元数据一览表见表2

表2车辆信息核心元数据一览表

5.3.2.2车辆信息核心元数据描述如下：

a) 车辆标识数据描述如下： 定义：车辆唯一标识编码； · 英文名称：vehicleID; 数据类型：string; ? 值域：自由文本； · 短名：vehID; 安全访问限制：NB； · 注解：必选项，最大出现次数为1。 b 车牌号码数据描述如下： · 定义：标识车辆身份的号牌； 英文名称：vehicleNumber; · 数据类型：string; 值域：自由文本； ? 短名：vehNum; · 安全访问限制：NB； ? 注解：必选项，最大出现次数为1； 取值示例：粤B12345。 C 车牌类型数据描述如下： · 定义：车牌的专用类别，包括小型汽车号牌、大型汽车号牌、新能源汽车号牌等； 英文名称：vehiclePlateType; · 数据类型：varchar; 值域：见表7： 短名：vehPlaTyp; 安全访问限制：NB 注解：必选项，最大出现次数为1； · 取值示例：小型汽车号牌。 d 车主信息数据描述如下： · 定义：车辆所属人员信息； 英文名称：vehicleOwner; · 数据类型：varchar; 短名：vehOwn; 安全访问限制：NB； · 注解：可选项，最大出现次数为1。 车辆品牌数据描述如下： 定义：汽车生产厂商定义的汽车品牌：

4403/T181—2021 · 英文名称：vehicleBrand; 数据类型：string; 值域：自由文本； 短名：vehBra; 安全访问限制：GK； 注解：可选项，最大出现次数为1； 取值示例：大众。 f) 车辆型号数据描述如下： 定义：汽车某一品牌下面的具体型号； · 英文名称：vehicleModel; 数据类型：string; 值域：自由文本； 短名：vehMod; 安全访问限制：GK； 注解：可选项，最大出现次数为1： 取值示例：雅阁。 g) 车辆归属地数据描述如下： 定义：汽车车牌号码的归属城市； 英文名称：vehicleBelonging; 数据类型：string; 值域：自由文本； 短名：vehBel; 安全访问限制：GK； 注解：可选项，最大出现次数为1； 取值示例：深圳市。

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5.3.3停车信息核心元数据描述

5.3.3.1停车信息核心元数据一览表见表3

表3停车信息核心元数据一览表

5.3.3.2停车信息核心元数据描述如下

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5.3.4智慧停车核心元数据代码表

享车资源核心元数据描述对应的代码见表4～表10

表4停车资源状态代码表

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表6安全访问限制代码表

表9停车记录状态代码表

表10缴费状态代码表

5.4智慧停车核心元数据扩展内容和原则

智慧停车核心元数据扩展应包括以下内容： 增加新的元数据元素； b 增加新的元数据实体； C 建立新的代码表代替值域为“自由文本”的现有元数据元素的值域； d 创建新的代码表元素（对值域为代码表的元数据的值域进行扩充）： e) 对现有元数据施加更严格的可选性限制，例如从“可选”变更为“必选”； f 对现有元数据实施更加严格的最大出现次数限制，例如最大出现次数从“20次”变更为“10 次”； 缩小现有元数据的值域

5. 4. 2扩展原则

每一个增加的元数据应采用摘要表示的方式，定义其中文名称、英文名称、数据类型、值域、短名、 约束条件、最大出现次数，最后给出合适的取值示例；新建的代码表和代码表元素，应说明代码表中每 个值的名称、代码，以及定义。在新建元数据时，应遵循以下基本原则： a）选取元数据时，既要考虑数据资源单位的数据资源特点，以及工作的复杂、难易程度，又要充 分满足交通信息资源的利用以及用户查询提取数据的需要； b） 选取的元数据满足当前阶段智慧停车行业信息化建设的标准化需求及考虑将来一定时间内可 能产生的标准化需求。扩展过程中，可参考国内和国外先进标准； C 不与已有元数据的名称、定义相冲突； d 按照确定的层次关系进行合理的组织。如果现有的元数据实体无法满足新增元数据的需要，应 新建元数据实体； e） 新建的元数据实体应为复合元数据实体，即包含现有的和新建的元数据元素作为其组成部分； 能增加现有代码表中值的数量，扩充后的代码表应与扩充前的代码表在逻辑上保持一致； g 能对现有的元数据元素的值域进行缩小： h 能对现有的元数据的可选性和最大出现次数施以更严格的限制（如定义为可选的元数据，在扩 展后可为必选的：定义为可无限次重复出现的元数据，在扩展后可为只能出现一次）。

6智慧停车大数据标准化处理要求

6.1智慧停车大数据管理要求

智慧停车大数据管理应满足以下要求： a）具有元数据信息管理功能，如元数据信息的创建、控制、引用、定义和更新； b）包含数据来源和数据处理方法的数据历史：

C 支持监控计算集群的健康状况和状态的分布式集群监控应用工具； d 支持数据保存策略的管理规则，包括数据淘汰和更新方法的规则； e 支持网络资源的监控； f）支持数据生命周期操作的管理。数据生命周期操作包括数据生成、传输、存储、使用和删除。

5.2智慧停车数据采集方式及要求

6.2.1数据采集方式

6.2.1.1基于接口对接的数据采集

接口对接采集应满足以下要求： a）通过轻量级的软件程序，能直接从智慧停车硬件设备或软件系统中采集数据； b）能将数据转换与重新结构化，输出到新的数据库，供软件系统调用。

6.2.1.2硬件直接采集

硬件直接采集应满足以下要求： a）通过安装配套的数据采集硬件，能从智慧停车场景中直接采集数据； b）能用于停车资源当前的设备不支持数据采集或无法满足数据采集要求的场景中

6.2.2数据采集要求

6. 2. 2. 1基本要求

数据采集应满足以下基本要求： 支持从多个数据提供方中并行采集数据； b) 支持大数据服务提供方通过主动拉取方式收集数据； C) 支持数据提供方通过推送的方式收集数据。

6.2.2.2基于接口对接的数据采集要求

基于接口对接的数据采集应满足以下要求： 提供标准化的数据接入接口和说明文档，并支持各种智慧停车厂商数据按文件要求接入； 支持并发。

6.2.2.3基于底层数据交换的数据采集要求

基于底层数据交换的数据采集应满足以下要求： a）无需原软件厂商配合； b）实时数据采集，数据端到端的响应速度达秒级； c）兼容性强，能采集汇聚Windows平台各种软件系统数据； d）输出结构化数据； e）自动建立数据关联

6.2.2.4硬件直接采集的数据采集要求

硬件直接采集的数据采集应满足以下要求： a）具备智慧停车大数据核心元数据的采集能力； b）主要数据采集准确率不应低于95%； c）具备独立性，无需与原停车系统或设备厂商对接

6.3智慧停车数据网络传输要求

6.3.1接口对接之间数据传输要求

接口对接之间数据传输满足以下要求： a）接口对接之间应在应用层传输数据，其中双向传输应支持任一类型异步数据交换； b 在应用层每一顿数据内容宜小于1472字节（不包含顿头、顿尾、IP包、TCP/UDP包）； C 数据包内容应加密； d 应使用存储转发的方式传输数据： e 对历史数据进行打包传输、切割传输、断点续传及重传时，宜错开网络使用高峰； f 通信链路建立宜使用登录机制、数字签名、数字认证等方式，确保链路可信、信息没有被修改： g 认证协议、认证逻辑应在服务端完成； h 数据应携带时间戳、具有时效性，超过时效性的时间戳则为非法数据； 数据链路响应具有超时机制，

6.3.2基于底层数据交换的数据直接传输要求

基于底层数据交换的数据直接传输满足以下要求： a）在网络层每一顿数据内容宜小于1500字节（不包含帧头、帧尾）；在传输层每一帧数据内容 宜小于1480字节（不包含顺头、顺尾、IP包）：在应用层每一顺数据内容宜小于1472字节 （不包含帧头、帧尾、IP包、TCP/UDP包）； b 通信链路建立宜使用登录机制，数据包内容应加密； 数据应携带时间戳，且具有时效性，超过时效性时间戳则为非法数据； d 数据链路响应具有超时机制。

6.4智慧停车数据预处理要求

6. 4. 1数据清洗

6.4.1.1数据清洗分类

数据清洗分为无监督清洗和人工清洗，具体描述如下： a 无监督清洗：根据一定的业务规则，预先定义好数据清洗算法，由计算机自动执行算法 据集进行清洗，然后产生清洗报告； b 人工清洗：收集分析数据，手工去除明显的噪声数据和重复记录，填补缺值数据等清洗

6. 4. 1.2数据清洗方式

6.4.1.2.1空值数据的清洗

空值数据的清洗内容包括空值数据的语义和清洗方法，具体描述如下： a）空值数据包括不存在型空值和存在型空值，具体语义描述如下： 1）不存在型空值：即无法填入的值，如未发生停车行为的驶入时间： 2）存在型空值：该类空值的实际值未知，但实际值的确存在且落在某个区间 空值数据的清洗方法包括删除包含空值的记录、自动补全和手工补全缺失值，具体描述如下： 1）删除包含空值的记录：空值占比重很小而不重要时可采用； 2）自动补全：根据数据取值分布情况来对空值进行填充； ③）手工补全缺失值：仅适用于非常重要的任务数据

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6.4.1.2.2不一致数据的清洗

不一致数据清洗内容包括不一致数据的语义和清洗方法，具体描述如下： a）不一致数据包括余性不一致和故障性不一致，具体语义描述如下： 1）穴余性不一致：相同的信息没有进行一致性的同步更新； 2）故障性不一致：由于硬件或软件故障，造成数据丢失或数据损坏，系统进行恢复时，不能 恢复到完全正确，完整，一致的状态。 b）不一致数据的清洗方法包括变换函数、格式化函数、汇总分解函数、拆分解析函数等

6.4.1.2.3噪声数据的清洗

噪声数据的清洗内容包括噪声数据的语义和清洗方法，具体描述如下： a）噪声数据包括不准确数据、不客观数据、不符合逻辑数据，具体语义描述如下： 1）除空值数据、不一致数据以外的其他不准确数据； 2）可能会导致数据分析结果错误的不客观数据； 3）不符合逻辑的数据。 b 噪声数据的清洗方法包括分箱、回归、计算机检查和人工检查相结合、聚类，具体描述如下： 1）分箱：将存储的值分布到一些箱中，用箱中的数据值来局部平滑存储数据的值。包括按箱 平均值平滑、按箱中值平滑和按箱边界值平滑： 2）回归：找到恰当的回归函数来平滑数据。线性回归找出适合两个变量的“最佳”方程，使 得一个变量能预测另一个。多线性回归涉及多个变量，数据应适合一个多维面； 3）计算机检查和人工检查相结合：可以通过计算机将被判定数据与已知的正常值比较，将差 异程度大于某个阈值的模式输出到一个表中，人工审核后识别出噪声数据； 4）聚类：将类似的值组成群或“聚类”，落在聚类集合之外的值被视为孤立点。

6.4.1.3数据清洗评估

数据清洗的评估实质上是对清洗后数据的质量进行评估，以确定是否达到指标要求。在进行数据质 量评估时，应根据具体的数据质量评估需求对数据质量评估指标进行相应的取舍。数据质量评估至少应 包含以下两方面的基本评估指标： a 数据可信从精确性、完整性、一致性、有效性、唯一性进行描述： 1）精确性：描述数据是否与其对应的客观实体的特征相一致； 2） 完整性：描述数据是否存在缺失记录或缺失字段； 3） 一致性：描述同一实体的同一属性的值在不同的系统是否一致； 4 有效性：描述数据是否满足用户定义的条件或在一定的域值范围内； 5 唯一性：描述数据是否存在重复记录。 b） 数据可用从时间性和稳定性进行描述： 1）时间性：描述数据是当前数据还是历史数据： 2）稳定性：描述数据是否是稳定的，是否在其有效期内。

后的各种停车数据应能转换成适用于数据挖掘的

通过属性选择和数据采样的途径对数据进行归约处理，包括特征归约、样本归约、特征值归

6.5智慧停车数据存储要求

智慧停车数据存储应满足以下要求： 有足够的存储空间、弹性的存储容量和有效的控制方法来支持不同的数据类型； b 能存储不同的数据格式和数据模型，数据格式包括文本、电子表格、视频、音频、图像、地图 等。数据模型包括关系模型、文档模型、键值模型、图像模型等； C 能为数据库提供灵活的许可策略； d 支持不同类型的数据库； e 为数据交付需要提供应用程序编程接口； f 存储和数据库性能需求； g 经过一定的数据保留期后再销毁数据； h 支持无损压缩存储

6.6智慧停车数据标准化处理安全和保护要求

智慧停车大数据标准化处理的安全和保护要求应符合GB/T31168及GB/T22239中的相关要求

7智慧停车大数据应用要求

7.1智慧停车大数据分析要求

数据分析宜满足以下要求： a）具备数据的调查、检查和建模的能力； b）提供基于时空间的地理信息系统； c）数据挖掘的算法具备根据不同的数据类型和格式呈现出数据特点的适应能力。

7. 1. 2 工作流自动化

工作流自动化宜满足以下要求： 具备根据一套程序规则，数据或功能从一个步骤通过自动化的方式传递到另一个步骤的能力； 6 将数据分析工作分解成任务并配备相应的角色，按照一定的规则和过程来执行任务并对其进行 监控； c） 至少包括数据采集、数据清洗与预处理、数据存储、数据选择、数据初步分析、数据有效性检 测等步骤。

7.1.3 分布式处理

分布式处理宜满足以下要求： 支持将处理任务分发到一个计算节点集群； b) 具备快速访问、多用户使用的特征； 集群中每台计算机可以访问系统内其他计算机的信息文件。

7.2智慧停车大数据可视化应用要求

7.2.1数据可视化应用定义

数据可视化应用定义应包含以下内容： a） 数据空间：由n维属性、m个元素共同组成的数据集构成的多维信息空间。从空间颗粒度等级 划分的全景、宏观、中观、细观及微观等空间信息； b） 时间维度：从时间颗粒度等级划分为全生命周期、年、季、月、周、日及小时等时间信息； 数据开发：利用一定的工具及算法对数据进行定量推演及计算。智慧停车大数据过程中，数据 开发代指通过函数运算、算法推演、蒙特卡罗模拟等多种计算（各维度空间数据的时空间信息 交互、合并、修改与删除等）内容； d 数据分析：对多维数据进行切片、块、旋转等动作析数据，达到多角度多侧面的观察数据。

7.2.2智慧停车大数据可视化要求

大数据可视化技术应用应满足以下要求： 直观化：将数据直观、形象的呈现出来； b) 关联化：突出的呈现出数据之间的关联性； 实时性：针对实时数据的分析可视化，需要即时展示； d 准确性：数据可视化呈现的效果与实际情况接近； e）交互性：实现用户与数据的交互，方便用户使用和理解系统。

7.3智慧停车大数据开放要求

停车数据开放管理角色！

智慧停车数据开放管理角色包括提供方、运维方和使用方，各角色描述如下： a）提供方：提出开放数据注册申请的组织或组织内部机构； b）运维方：经主管机构授权的运行和管理开放数据注册系统平台的机构； c）使用者：使用停车大数据的相关政府部门、企事业单位、个人等。

7. 3. 1. 2职责

各个角色对应的相关职责描述如下： a）提供方的职责包括以下内容： 1）负责智慧停车大数据资源的开放规划和整理； 2）对智慧停车大数据资源内容设置使用权限； 3）向运维方申请注册数据资源内容并负责更新： 4）负责提供与数据资源内容相关联的停车数据资源定位。 b）运维方的职责包括以下内容： 1）负责智慧停车大数据资源的注册登记并审核后发布与维护； 2）提供智慧停车大数据资源内容的查询服务； 3）保证数据开放过程的正常运行，包括注册登录、上传信息资源、评论回复等技术性问题 C 使用者的职责：对获取的数据内容在授权范围内使用并保管好相关数据内容。

7.3.2管理过程任务与角色的关系

智慧停车大数据资源开放数据管理过程各项任务与角色关系应包含以下要求： ）规划任务：主要由提供方完成，运维方配合，主要内容应包括：

1）明确开放数据资源的内容； 2）提供开放数据资源访问的相关条件； 3）负责相关开放数据资源的更新维护。 整理任务：主要由提供方完成，主要内容应包括： 1）对规划开放的数据进行整理汇集编目； 2）负责相关信息资源内容的更新维护。 注册登记任务：主要由运维方完成，提供方配合，主要内容应包括： 1）由运维方负责提供数据资源传输的规定和方式； 2）由提供方向运维方提出数据注册登记请求，由运维方负责进行注册登记， 管理任务：主要由运维方完成，主要内容应包括： 1）由运维方制定数据资源开放数据管理制度，并审核数据资源的内容和质量： 2）实施相关组织管理制度，保证数据资源开放数据管理工作持续运行和发挥作用。 服务任务：主要由运维方完成，主要内容应包括： 1）由运维方组织建立智慧停车大数据资源服务系统： 2）由运维方对外发布智慧停车大数据资源内容。 使用任务：智慧停车大数据资源的使用主要由使用者完成，主要内容应包括： 使用者通过智慧停车大数据资源服务系统查询定位智慧停车大数据资源； 2）使用者通过数据资源服务系统获取智慧停车大数据资源，并管理好已经获取的数据资源， 管理制度建设：智慧停车大数据资源开放应用并发挥作用的可持续性应建立以下制度保障： 建立开放数据管理办法细则，明确开放数据的内容； 2） 制定系统日常运行制度并执行，包括机房管理制度、运行日志制度、主机检查维护制度、 数据备份存储制度等； 3 制定相应的应急恢复办法和操作规程，监控系统的运行，定期进行系统运行数据的统计与 分析； 4）采取技术措施，保证数据安全与信息系统持续安全服务

7.3.3智慧停车大数据资源开放服务与数据流

智慧停车大数据资源开放服务与数据提供流程包括规划、整理、注册、发布管理4个环节，具体推 述如下： a 规划：由提供方明确数据开放目录及数据集等开放内容，开通数据接口、提供数据应用程序， 并且由运维方对数据的安全性和合规性进行审核判断； 整理：各提供方对开放数据的内容提取特征，通过整理形成可开放数据资源； C 注册：提供方通过数据接口将数据资源内容传送到数据开放平台（运维方负责）并提出注册登 记申请，由运维方负责进行注册登记； d 发布管理：由运维方对各相关部门的数据资源内容进行审核发布，对使用者进行“身份鉴权” 并接收来自使用者的反馈信息和数据需求，

7.3.4智慧停车大数据资源开放内容

智慧停车大数据资源开放内容包括： a）智慧停车大数据资源的开放范围：包括路内停车、路外停车、运营维护、环境效益、基本设施 建设及运营单位等停车大数据资源信息； 智慧停车大数据资源的资源形式：包括数据集、图片、视频流、数据文件、日志等。智慧停车 大数据的数据资源具体的开放有数据集文件、条件查询接口、数据交换接口、应用程序等：

B4403/T181—2021 C） 智慧停车大数据资源细化与综合方式：对于数据库形式的数据集，以逻辑数据库为单位进行归 纳整理，逻辑数据库可以由若干张数据库表组成。资源档案、数据文件、日志等一般以单个文 件为单位归纳整理。图片、文档、音频、视频一般以独立数据文件为单位归纳整理。

7.4智慧停车大数据应用安全与保护

GB／T 36545-2018标准下载7. 4. 1数据使用

数据使用应满足以下要求： a）确保数据使用和分析处理的目的和范围符合网络安全法等国家相关法律法规要求： 建立数据使用正当性的内部责任制度，保证在数据使用声明的目的和范围内对受保护的个人信 息、重要数据等数据进行使用和分析处理； 依据数据使用目的建立相应强度或粒度的访问控制机制，限定用户可访问数据范围； d 具备完整的数据使用操作记录和管理能力，以备潜在违约数据使用者责任的识别和追责； e 具备信息化技术手段或机制，对数据滥用行为进行有效的识别、监控和预警； 具备违约责任、缔约过失责任、侵权责任等数据使用风险分析和处理能力。

7. 4. 2数据交换

数据交换应满足以下要求： a 综合数据量、增长速度、业务需求、性能等因素制定数据导入导出策略与规程； 依据数据分类分级要求建立符合业务规则的数据导入导出安全相关的授权策略、不一致处理策 略和流程控制策略； 依据数据导入导出策略与规程、授权策略等，建立数据导入导出安全评估机制和授权审批流程； d 对导入导出终端、用户或服务组件等执行身份鉴别，验证其身份的真实性和合法性； 建立存放导出数据介质的标识规范，包括命名规则、标识属性等重要信息，定期验证导出数据 的完整性和可用性； 制定导入导出审计策略和审计日志管理规范，并保存导入导出过程中的出错数据处理记录； 采取数据加密、访问控制等技术措施，保障导入导出数据在传输中的保密性、完整性和可用性： 1 在导入导出完成后对数据导入导出通道缓存的数据进行清除且保证不能被恢复； 1 采取多因素鉴别技术对数据导入导出操作员进行身份鉴别； 为数据导入导出通道提供允余备份能力； 对数据导入导出接口进行流量过载监控

7.4.4数据开放安全与保护

7.4. 4. 1数据共享

7.4.4.2数据脱敏处理

数据脱敏处理应满足以下要求： a）建立数据脱敏管理规范和制度，明确数据脱敏规则、脱敏方法和使用限制； b）数据脱敏需要支持权限管理和限制； c）能够在屏蔽信息时保留其原始数据格式和特定属性； d）对数据脱敏处理过程相应的操作进行记录； 明确列出需要脱敏的数据资产科技城地下综合管廊工程施工组织设计.docx，给出不同分类分级数据的脱敏处理流程； 配置脱敏数据识别和脱敏效果验证服务组件