细粒度的电力消耗数据的隐私成本
Antonin Voyez1,2, Tristan Allard1, Gildas Avoine1,3
1University of Rennes, CNRS, IRISA, Rennes, France.
Scientific reports
|May 19, 2025
概括
智能电表数据显示,家庭重新识别的风险很高. 即使降低了电力消耗的时间序列也可以暴露超过40%的家庭只有7个数据点,威胁到隐私.
科学领域:
- 计算机科学 计算机科学
- 数据 隐私 数据 隐私 数据
- 智能电网技术 智能电网技术
背景情况:
- 智能电表的部署会产生大量的电力消耗时间序列数据.
- 由于隐私问题,这些数据是敏感的,但对开放数据倡议有价值.
- 在智能电网计划中,平衡数据实用性与隐私保护是关键的挑战.
研究的目的:
- 调查大规模,现实,细粒度的电力消耗时间序列的独特性.
- 评估数据的独特性与潜在的隐私威胁之间的直接联系.
- 量化与电力消耗数据相关的重新识别风险.
主要方法:
- 分析了一大数据集,包括250万个半小时电时间序列.
- 基于连续的电气测量,对家庭重新识别率的评估.
- 在数据退化场景下对独特性进行评估,包括将数据圆为100瓦.
主要成果:
- 在电力消耗时间序列数据集中观察到令人担忧的高独特性率.
- 知道仅有5个连续的措施,平均可以重新识别超过90%的家庭.
- 即使数据被圆为100瓦,连续7项测量也重新确定了40%以上的家庭.
结论:
- 细粒度的电力消耗时间序列数据表现出显著的独特性,构成重大隐私风险.
- 重新识别的风险仍然存在,即使数据严重退化或圆化.
- 数据的独特性,,电能消耗和温度之间存在强烈的相关性.
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