引用格式：曾凡锋，杨玉丽.基于隐私保护的电解铝生产决策方法［J］.网络安全与数据治理，2024，43（9）：26-32.
引言
铝电解过程是一个非线性、多变量耦合、时变和大时滞的工业过程体系［1］，在传统铝电解槽的控制中，一直面临着许多挑战，难以实现智能优化控制。生产人员在实际生产时,工艺参数的生产决策方案主要采用人工经验进行设置，具有强烈的个人主观性［2］，而没有充分利用现有铝电解生产过程中遗留的大量历史数据，没有发现其中蕴含的对企业生产和管理具有重要指导作用的规律和最佳决策方案。铝电解生产与检测装备的自动化与信息化水平不断提升［3］, 为此，利用数据挖掘技术挖掘电解槽工艺参数之间的关系以及工艺参数之间隐藏的规律，智能化地指导决策生产，提高生产设备生产效率，就显得尤为重要，高效率的决策生产不仅可以使企业长期稳定地高效产铝，还能够延长电解槽的使用寿命，并且对能源消耗也有着重要的影响。
与此同时，数据挖掘也面临着很多挑战，其中，数据挖掘的个人隐私与信息安全问题尤其受到关注，大数据一定来源多样，本身存在隐私范围扩大、隐私权利归属复杂、隐私保护难度大的问题，高性能计算一般以云计算和分布式计算为特征，用户数据脱离本地计算，数据的访问控制、隐私保护难度增大。信息一旦丢失或泄漏将造成重大的损失。越来越多的人们对此表示担忧，甚至拒绝提供真实的数据从而造成“数据孤岛”现象，如何在不暴露用户隐私的前提下进行数据挖掘就非常重要。
因此，对于上述的问题，本文根据电解铝数据的特性对LSTM（Long Short Term Memory）模型结构进行改进，同时由于密码学在电解铝等工业生产过程中应用较少，本文便添加了优化后的的ElGamal算法，保证了电解铝生产决策过程的隐私安全，同时其性能得到提升，改变了之前传统的决策方法，提高了效率，在实际生产中有利用价值。
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作者信息：
曾凡锋，杨玉丽
（北方工业大学信息学院，北京100144）
