Preservando a privacidade de smart grids através de adição de ruído.
Ano de defesa: | 2014 |
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Autor(a) principal: | |
Orientador(a): | |
Banca de defesa: | |
Tipo de documento: | Dissertação |
Tipo de acesso: | Acesso aberto |
Idioma: | por |
Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
Brasil Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO UFCG |
Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: | |
Link de acesso: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/1367 |
Resumo: | Companhias de energia começaram a substituir os medidores de energia tradicionais pelos Smart Meters, que podem transmitir valores de consumo para as companhias em curtos intervalos de tempo. Com uma insfraestrutura de Smart Meters, existem muitas motivações para as concessionárias de energia coletarem dados de consumo em alta resolução. Entretanto, isto implica em informações bastante detalhadas sobre os consumidores sendo monitoradas. Consequentemente, um problema sério precisa ser resolvido: como preservar a privacidade dos consumidores sem afetar a prestação de certos serviços pelas concessionárias? Claramente, este é um tradeoff entre privacidade e utilidade. Existem diversas abordagens para preservar a privacidade, porém muitas delas afetam a utilidade dos dados ou possuem um alto custo computacional. Neste trabalho, nós propomos e avaliamos uma abordagem computacionalmente barata que preserva a privacidade e utilidade dos dados através de adição de ruído. Para validar a privacidade, nós avaliamos possíveis ataques (tal como Monitoramento Não-Intrusivo de Carga de Eletrodomésticos - NIALM, do inglês Non-Intrusive Appliance Load Monitoring) utilizando dados reais de consumidores. Para validar a utilidade, nós avaliamos a influência da abordagem em vários benefícios que podem ser providos com o uso de Smart Meters. |