一种隐私保护的智能电网多级用户电量聚合控制方案

针对如何在用户隐私不被泄露的情况下实现智能电网的电能灵活调控问题,提出一种具有隐私保护的智能电网多级用户电量聚合控制方案(PPUAC).在该方案中,建立了一种基于行政区域划分的二级网关系统模型.例如,一个地区被划分为了l个区域,每个区域有m个社区,每个社区有n个用户.那么它对应的二级网关系统模型为,该地区部署一个控制中心,每个区域部署一个区域网关,控制中心与l个区域网关进行信息交互;每个社区部署一个社域网关,一个区域网关与它管辖范围内的m个社域网关进行信息交互.二级网关实现用户电量的二次聚合.二次聚合的结果使得区域用电总量隐藏在了一个符合霍纳规则(Horner Rule)的一元多项式中,其中每项系数对应区域内每个社区的用电总量.随后利用霍纳法则对二次聚合数据进行解析,解析出多项式的每项系数,使得方案可以获得各社区、各区域乃至整个地区的用电总量,可以实现针对整个地区的全局电量调控和对某个或某些区域的局部电量调控.同时,方案结合了同态加密技术和双线性对技术,实现了机密性和用户的隐私保护.此外,为了提高方案的性能,采用了一种高效抗伪造批验证方法,执行一次验证操作就可以完成对多个用户数据的验证.性能分析表明该方案在实际应用中具有高效的计算性能和通信性能.

基于雾计算的智能电网安全与隐私保护数据聚合研究

近年来,智能电网正以新一代电力网络的身份飞速发展,但在新技术应用的同时也不可避免地带来了隐私泄露威胁。为了应对这类信息安全问题,相关研究通常从智能电表数据和智能电表身份两个方面进行隐私保护。文中提出一种基于雾计算的智能电网安全与隐私保护数据聚合方案,该方案利用云雾合作的多级聚合模型和同态加密算法,对智能电表实时数据进行多层隐私保护。实时数据在智能电表端通过加密获得第一层隐私保护,在雾端进行细粒度聚合获得第二层隐私保护,实现了整个网络数据传输与处理的机密性和隐私性。雾级聚合数据在云节点作为系数嵌入符合霍纳规则的一元多项式完成第三层隐私保护,最终电力服务机构将云级粗粒度聚合数据霍纳分解与解密,获得雾级与云级明文聚合数据。这些差异化实时数据可为电力服务机构进行电力消费分析与调度决策提供支撑。在整个数据传输过程中,设计的轻量级密钥协商身份认证机制实现了较低的计算成本,且能够有效抵御伪装攻击,保护数据的完整性;同时,云雾数据聚合操作极大地降低了冗余数据传输量(即通信开销)。最后,安全与性能评估表明该方案相对其他方案在安全性、实用性和高效性方面具有极大优势。

雾辅助的隐私保护分层多维数据聚合研究

本文提出了一种雾辅助的隐私保护分层多维数据聚合机制,在实现多维异构类型数据聚合的同时,可提供不同粒度的数据应用支撑.首先,该机制通过充分利用本地雾计算资源构建了一个无第三方机构参与的分层聚合框架,为实现安全、高效、灵活的多维数据感知与传输提供了保障.其次,融合同态Paillier算法与霍纳法则的多维数据隐私保护聚合机制,保证了数据隐私并降低了计算与通信成本.特别地,基于霍纳法则解析出的不同粒度聚合结果,可满足不同场景的应用需求.此外,设计了一种高效的签名认证机制,该机制通过采用轻量级的椭圆曲线加密算法与批量认证技术,可实现数据完整性和身份有效性的验证.最后,安全与性能分析结果表明本机制安全性能高,且相较于其他方案其计算成本更低,更加适用于实际应用场景.

计算双线性变换的简便算法

在系统辨识、系统仿真等方面经常需要进行连续(即s域)传递函数与离散(即z域)传递函数之间的相互转换。双线性变换具有无条件稳定和精度较高等优点,是实现这种转换的最常用方法之一。所谓双线性变换就是利用替换实现s域传递函数与z域传递函数之间的转换。双线性变换是一种分式线性变换,给实际使用带来了很大的不便。文[3]中提出了一种利用变换矩阵完成s域传递函数的各项系数与z域传递函数的各项系数之间的变换计算的算法。由于该算法易于用计算机实现,因此它成为目前常用的计算双线性变换的算法。然而,该算法在变换中需要计算一个(n+1)维的方阵(n为系统阶次)。对于在线计算的场合,尤其是当n较大时,占用的内存是相当惊人的。因此有必要寻找更简便的算法。

Large-Integer Multiplication Based on Homogeneous Polynomials

Several algorithms based on homogeneous polynomials for multiplication of large integers are described in the paper. The homogeneity of polynomials provides several simplifications: reduction of system of equations and elimination of necessity to evaluate polynomials in points with larger coordinates. It is demonstrated that a two-stage implementation of the proposed and Toom-Cook algorithms asymptotically require twice as many standard multiplications than their direct implementation. A multistage implementation of these algorithms is also less efficient than their direct implementation. Although the proposed algorithms as well as the corresponding Toom-Cook algorithms require numerous algebraic additions, the Generalized Horner rule for evaluation of homogeneous polynomials, provided in the paper, decrease this number twice.