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스마트 미터 프라이버시 시스템을 위한 잡음 가중치 데이터 집계

원문정보

Noisy Weighted Data Aggregation for Smart Meter Privacy System

김용길, 문경일

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초록

영어

Smart grid system has been deployed fast despite of legal, business and technology problems in many countries. One important problem in deploying the smart grid system is to protect private smart meter readings from the unbelievable parties while the major smart meter functions are untouched. Privacy-preserving involves some challenges such as hardware limitations, secure cryptographic schemes and secure signal processing. In this paper, we focused particularly on the smart meter reading aggregation, which is the major research field in the smart meter privacy-preserving. We suggest a noisy weighted aggregation scheme to guarantee differential privacy. The noisy weighted values are generated in such a way that their product is one and are used for making the veiled measurements. In case that a Diffie-Hellman generator is applied to obtain the noisy weighted values, the noisy values are transformed in such a way that their sum is zero. The advantage of Diffie and Hellman group is usually to use 512 bits. Thus, compared to Paillier cryptosystem series which relies on very large key sizes, a significant performance can be obtained.

한국어

현재 여러 국가들은 스마트 그리드 시스템의 법적, 기술적, 비즈니스 측면에서 여러 문제점들이 발견되고 있음에도 불구하고 스마트 그리드 배치를 서두르고 있다. 스마트 그리드와 관련하여 중요한 문제는 스마트 미터기의 주된 성능을 그대로 유지하면서 미터 측정값들이 믿을 수 없는 이해집단들로부터 공격을 당하지 않도록 하는 것이다. 이러한 프라이버시 보호 문제는 하드웨어 제약사항, 보안 암호화 시스템과 보안 신호 처리와 같은 몇 가지 해결책들을 요구하고 있다. 본 연구에서는 이와 관련하여 현재 스마트 미터 프라이버시 보호 영역에서 주된 도전 문제가 되고 있는 미터 사용량 집계 암호화에 관한 하나의 접근방식을 제공한다. 개별 에너지 총 사용량에 관한 프라이버시 보호를 위해 개별 사용자 집계 함수에 잡음 가중치를 부여하는 방식을 나타낸다. 접근방식에서 준동형 암호화 성질을 충족하기 위해 잡음 가중치의 곱은 1이 된다. 단적으로 개별 에너지 사용자 집계를 알 수 없도록 하는데 있다. Diffie-Hellman 생성기를 적용하는 경우에 잡음 가중치 곱은 잡음 가중치 합으로 전환되고 가중치 합은 0이 된다. Diffie-Hellman 키 교환은 보통 512비트를 사용하기 때문에 아주 큰 키들을 사용하는 다른 Paillier 계통 암호화 방법들에 비해 보다 우수한 성능을 가진다.

목차

요약
 Abstract
 I. Introduction
 II. Smart Metering Architecture and Privacy Protection
  1. Smart Metering Network
  2. Privacy Preserving Metering
 III. Noisy weighted Aggregation
 IV. Java Implementation
 V. Conclusion
 References

저자정보

  • 김용길 Yong-Gil Kim. 정회원, 조선이공대학교 컴퓨터보안과
  • 문경일 Kyung-Il Moon. 정회원, 호남대학교 공과대학 컴퓨터공학과

참고문헌

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