基于分布式智能电表用户隐私保护方案研究

基于分布式智能电表用户隐私保护方案研究

彭柏能

广东电网有限责任公司广州番禺供电局， 511450

摘要：智能电网为用户提供高效、安全、可靠、能源供应，解决了传统电力系统供需难以平衡的困境，同时可以让用户实现操作和管理，鼓励用户更积极参与的网格系统。虽然智能电网解决了传统隐私问题，但是，由于电力系统开放度的不断提高和网络边界向用户侧的不断扩展，需求产生的大量智能电表数据必然会导致更加严重的隐私和安全问题。恶意攻击者通过挖掘和分析智能电表数据，可以获得用户的用电模式等信息，进一步分析用户的日常生活、家庭基本信息、个人行为偏好等，严重威胁用户的隐私和安全。如何在应用过程中提高智能电表数据的隐私性和安全性，同时保证智能电表数据的可用性，是解决分布式智能电表用户隐私保护的首要问题。

关键词：分布式；智能电表；用户隐私；保护方案

一、智能电表用户隐私保护的必要性

智能电网的应用已经逐渐普及，被居民广泛应用，智能电表逐渐积累了电力系统运行过程中的大量数据。这些数据被用来分析智能电网怎么计费和定价，同时也能够被用来进行资源的调度和管理，以及可以产生增值的服务。同时也为居民提供互动、友好、经济、高效的电力供应和支持服务。我们在传统意义上讲的电网是指发电、输电、等综合电力系统，那么智能电网的出现将传统电网进行更新改造，结合了最新的通信和信息技术、先进的传感技术和自动化控制，首先在技术方面，智能电网实现了电力和信息的双向流动，构建了自动化、分散、先进的能源传输网络。其次，智能电网能够将市场的有效信息共享，保证用户之间电力协调，也能够将用户的信息反馈给相关部门，提高用户参与度。最后，电网信息更新速度较快，能够将信息整合，能够及时的反馈停电检测和恢复使用状态。此外，强大的自调整和自愈功能，让智能电网用户能够快速应对临时出现的问题并发出警。随着电网基础设施的逐步完善，电网的增值服务也具有很大的潜力。

二、智能电表用户隐私问题分析

数以百万计的智能电表安装在智能电网的先进计量系统中，网络和电力公司的控制中心相结合，双向的信息交换保证了电路正常运行，但是，由于用户侧的终端设备、通信网络、控制中心等大多以开放或半开放的形式存在，接入点和可检测路径的数量大大增加，信息技术开放的特点和大量用户参与，导致存在信息泄露的可能性。随着智能电表的显着改进和不可预测的攻击方式，信息的安全成为了阻碍电网系统发展的关键问题。

首先，在保密性方面，智能电表能够保证用户在使用电表时，保证传输的数据加密，但是在通信的传输、存储和计算过程中静态数据和使用中的数据存在遗漏的风险，仪表数据不应在未经过允许情况下传送给他人，求保护智能电表用户的隐私。其次，就完整性来说，在数据传输过程中、任何地方及计算过程中数据也不能保持准确性和精确性，无法检测数据流程的变化；最后由可靠性来看：接收方收到的信息，可能在传输过程中，可能已经被更改，不能保证数据的真实可靠性，但是电表数据存在复杂性，对于数据的来源和真实性不能确认，可靠性不能保证。

三、智能电表数据挖掘与隐私保护关键技术

1、非侵入式负载监测技术

非侵入式负载监控技术利用监控系统支持的节点电源负载入口的电压、电流和功率变化信息，对负载数据进行测量和分析，而不会出于各种目的侵入负载。用电设备的耗电量与相应的比值，实现了一种电力负荷分解的实时负荷监测方法。负载印记反映了电气设备在运行过程中显示的唯一电源状态信息。它可以分为三类：稳态、瞬态和工作模式。其中，暂态和稳态特性信息主要取决于电气设备内部元件的配置，运行方式特性信息取决于运行控制原理和设备机理。

2、数据隐私保护技术

数据隐私的保护用到的主要原理就是干扰原始的数据，首先可以保证攻击者在攻击数据库时，获取到的数据不正确，无法获取最真实的数据，用户的信息就不会被泄露出去，同时对于用户的用电模式和数量也进行隐藏模式，设计数据防火墙，在攻击者攻击数据时将发出防火墙破坏警报，实现数据隐私保护。可以将技术的手段分成多种类型，我们将这种隐私保护技术分为随机干扰隐私保护、数据聚合隐私保护、物理储能数据设备保护隐私技术等。

3、充电电池技术

充电电池技术保护用户隐私的创设基本设定示意独立的储能装置为媒介。用储能设备收集设备使用的状态，收集其在充电和放电过程中产生的声音，控制声贝，设置声贝值，然后将产生的杂音也添加在储能装置中，同时更新数据功耗，这种方式可以隐藏用户的电力真实数据，保证了实际用电信息，防止窃听者获取电网能耗数据导致隐私泄露。

4.随机扰动技术

在讨论支持分类挖掘应用的隐私保护算法时提出。利用噪声扰动的方法，实现智能网格数据的隐私保护。核心在原始数据中以一定概率添加噪声，可以隐藏对原始数据隐私敏感的信息，有噪声后的数据可以支持原始计算分析。随机干扰技术的典型方法是由S.J.Rizvi等在2002年提出的MASK方法，该方法建议使用布尔值的异种变换来对原始数据进行噪声干扰操作，并获得具有与原始数据近似的数据表示结果的干扰数据。今后的学者将改进MASK方法，应用于更复杂的数据集。

5.数据聚合技术

数据聚合通过将集群中的用户的电力量数据聚合到聚合中心，并通过将聚合数据分发到授权实体而不是特定用户的详细电力量信息来分析和使用这是用于保护智能网格用户的隐私的一般方法，以实现用户的隐私保护目的。目前，大多数智能数据聚合方案使用同态加密技术来集成分布式网关中的用户功率数据。同态加密是基于数学难题的计算复杂性理论的加密技术。

四、基于分布式智能电表用户隐私保护方案

隐私保护中，智能电表的隐私保护算法是通过引入其他原始的波形来实现的，这种分布式的保护方式破译了攻击者对电表数据的挖掘，这种方式可以造成干扰，也不会造成多余的噪音，并且提高了保护效率，及时分析电表计费和损耗数据，分布式隐私方法不仅可以防止攻击者获取实际电力数据，而且可以实现更有效的电力波形破坏效果和原始数据。可以隐藏的功耗行为模式信息，也能提供更强的安全保障。

1、提高隐私安全性

设置特定的智能电表数据发布场景进行分析。提到的分布式隐私机制，设置隐私保护预算。每次数据发布时，攻击者都无法通过扰乱的数据获取用户使用的是电视还是空调的信息，长期的用电数据记录中隐藏着大量隐私信息。根据隐私的顺序配置，在多个连续数据发布期间挖掘和分析电力数据，降低了用户隐私保护的强度，已设置的隐私安全将不再得到保证。根据智能电表数据的特殊性，保护隐私的关键是保护电能波形中包含的用户用电行为模式，改进智能电表数据发布方式，定期随机打乱发布数据。

2、提高可用性分析

想要提高智能电表数据的可用性必须从三个方面出发，首先从电能计量计费进行分析，普通的电能损耗产生的电能和没有受到侵入的电路耗能是相当的，在电表受到侵入时，电表的损耗计费用增多，出现这种情况时，要将数据进行归整，增强保护，其次电能资源配置与管理，这是最好检测分布式隐私保护的方法之一，智能电表数据的可用性也可以从用户时间积累和其他几个用户进行对比，把握计量和收费的准确性，从而提高可用性，保护用户隐私。

3.分布式噪声扰动机制

分布式差动隐私模型要求每个数据终端在独立于原始数据添加噪声的同时满足差动隐私。根据Laplace分布的性质，Laplace分布构成多个独立的同一分布的伽玛分布的和的形式，由于无限可分性，适用于任意数量的用户，具有高度的开拓性。

4.时序扰动的数据发布方法

对智能网格数据的隐私敏感的信息，间接存在于电力数据的波形变化中。保护智能网格数据的安全在于保护用户的行为模式不被非法者攻击。改进智能网格的数据发布方法，将噪声干扰原则从数字域扩展到时域。利用定时扰动的数据释放方法破坏了功率数据的时间相关性，有效地破坏了原始数据中的负载特性信息，实现了电行为模式的有效保护。

五、结语

根据上文的论述，我们可以了解到大数据的到来促使智能电网服务发展，在功能完善和用户需求方面可基本实现，为用户提供了个性化服务，这种互联网技术的提高虽然为人们的生活提供了便利，但是在这种互联网技术环境中，电表用户的个人隐私还是存在风险，因此，为了提高用户在数据上传和共享信息时的隐私安全，保护智能电表数据的隐私是不可避免的要求，维护用于操作和管理电力系统和各种服务的智能电表数据的可用性值，同时保护用户隐私也成为隐私保护领域的研究热点。

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