10.13334/j.0258-8013.pcsee.221497
面向用户隐私保护的用电数据压缩加密方法
用户侧电压和电流的录波数据包含大量的负荷和用电信息,伴随着非侵入式用电负荷识别方法的兴起,这些隐私信息可能以监听的形式被非法获取.而由于采集终端资源受限且数据量庞大,同时现有加密算法资源需求高、密钥管理复杂,难以有效部署,给用户隐私安全留下了巨大隐患.该文立足于用户侧用电信息实时安全监测的需求,提出一种基于压缩感知框架的数据压缩同步加密算法.算法基于压缩感知架构,通过三元Logistic-Tent混沌系统建立联合随机模型,生成混沌测量矩阵实现对电压电流录波数据的边压缩边加密,有效解决了由于高频采样造成的数据重载问题,同时保证了用电信息的机密性,实现隐私保护.并且在压缩采样端和重构端部署的联合随机模型可实现同步运算,避免了密钥的传输,有效降低了智能终端的密钥管理成本、通信成本和密钥泄露可能性.另一方面,构造基于伯努利矩阵的动态S盒作为联合随机模型的核心,保证了联合随机模型关键参数的不可观测,提升了算法的抗差分分析安全性.最后,采用PLAID用电公开数据集,测试了所提算法的安全性、可行性、密钥敏感性、加密效率和抗非侵入式分析性能.实验结果表明,算法具有高数据压缩比,有效减少用电信息传输数据量,加密效率较RSA算法提升了82％,并能够抵抗非法负荷辨识,破解成功率仅为3.6％,有效提升了用电信息的机密性.
压缩感知、联合随机模型、混沌系统、用电信息、加密算法
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TM71(输配电工程、电力网及电力系统)
国家自然科学基金;天津市自然科学基金重点项目
2022-12-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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