CN112637227A - 面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法 - Google Patents

面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法。本发明利用两个超递增序列以及Paillier加密算法实现了多维多子集数据聚合，控制中心在获取每个子集的用户数量的同时，还可以获取每个子集中每个维度的用电数据之和。本发明利用霍纳规则为每个用户构造一个多项式，使智能电表端的加密开销与维数无关，降低了计算开销。本发明通过差分隐私技术来抵抗差分攻击，实现了对多维数据聚合更强的隐私保护。本发明具有较好的可扩展性且计算开销比较小，适用于大型智能电网中。

Description

面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法
技术领域
本发明属于信息安全技术及智能电网技术领域，是一种可以抵抗差分攻击的对多维数据进行子集划分的隐私保护数据聚合的方法。
背景技术
智能电网已成为解决21世纪全球能源问题的新战略，它将传统电网与现代信息技术相结合，使整个电网系统更加兼容，可控，自愈。然而，虽然智能电网正在蓬勃发展，但在数据聚合和隐私安全方面仍然面临一些挑战。传统的多维数据聚合方案不支持多子集聚合，无法抵抗差分攻击并且计算开销较大。
因此，发明一种有效的、保护隐私的多维多子集数据聚合方法实现精确的子集聚合、抵抗差分攻击并且具有较低的计算开销是十分重要的。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出了一种面向智能电网的多维多子集并抵抗差分攻击的数据聚合方法。
本发明包括以下步骤：
系统初始化：
1)可信权威产生Paillier加密以及双线性对聚合签名所需的参数并通过安全信道将各类密钥发送给各个实体。
2)控制中心将用户的用电范围分为s个子集并产生两组超递增序列作为聚合参数用于子集划分。
智能电表端用户报告的生成：
1)智能电表首先计算用户的每一维用电数据之和，并将霍纳参数嵌入到用户的每一维用电数据中，生成一个关于用户用电数据的表达式。
如果用户的每一维用电数据之和属于某一个子集，就利用相应子集的聚合参数对带有霍纳参数的用电表达式进行加密。
2)智能电表利用自己的私钥以及相应子集的聚合参数采取 Paillier加密算法计算密文。
3)智能电表利用自己的私钥产生签名，然后将密文、签名、时间戳打包发送给附近的雾节点。
雾节点端聚合报告的生成：
1)雾节点首先检查时间戳，然后通过双线性对聚合签名批量验证正常工作的智能电表的签名。
2)雾节点从几何分布中随机选取噪声。在成功验证智能电表的签名后，雾节点聚合所有正常工作的智能电表的密文并将选取的噪声添加到每一维的聚合结果中获得聚合密文。
3)雾节点利用自己的私钥产生签名然后将聚合密文、签名、时间戳打包发送给云。
控制中心端报告的获取和分析：
1)云首先检查时间戳,然后通过双线性对验证雾节点的签名。成功验证雾节点的签名后，云将雾节点发过来的报告存储在云端。
2)控制中心使用自己的私钥对聚合密文进行解密。
3)控制中心根据超递增序列从解密的明文中恢复每个子集中的用户数量。
4)控制中心根据超递增序列得到带有霍纳参数的表达式。
5)控制中心通过霍纳解析得到每个子集中的每一维用电量数据之和，以及每个子集内所有用户的总用电量。
进一步说，系统初始化的步骤2)中，控制中心将用电范围划分为s个子集，然后产生两组超递增序列作为聚合参数。智能电表在加密阶段利用该聚合参数对用电数据进行加密，使得控制中心在解密和分析阶段能够获得每个子集内的用户数量以及每个子集内每一维的用电数据之和。
进一步说，智能电表端用户报告生成的步骤1)中，智能电表首先计算用户的多维用电数据之和，进而确定他的用电量属于哪一个子集，并用霍纳参数将用户的多维数据存储在单个数据空间中，生成一个关于用户用电数据的表达式，使智能电表端的加密开销与维数无关。
进一步说，雾节点端聚合报告生成的步骤2)中，雾节点在聚合收到的所有密文之后，从几何分布中随机选取噪声添加到每一维的聚合结果中，以实现差分隐私，抵抗差分攻击。
进一步说，控制中心端报告的获取和分析的步骤2)中，控制中心进行Paillier解密获得带有两个超递增序列以及霍纳参数的明文。
进一步说，控制中心端报告的获取和分析的步骤4)中，控制中心根据超递增序列得到s个带有霍纳参数的用户用电数据的细粒度表达式。
进一步说，控制中心端报告的获取和分析的步骤5)中，控制中心通过霍纳解析得到每个子集中每一维用电数据之和。每个维度的用电数据之和通过除法和模运算获得。
本发明与现有技术相比，其有益效果为：本发明可以将用户的多维数据划分为多个子集，在获取每个子集的用户数的同时，还可以获取每个子集中每个维度的用电数据之和。同时,本发明利用霍纳参数将用户的多维数据存储在单个数据空间中，使智能电表端的加密开销与维数无关，降低了计算开销。而且，通过差分隐私技术，本发明可以有效抵抗差分攻击。
附图说明
图1是本发明方法的系统模型图；
图2是本发明方法的流程图。
具体实施方式
如图1和图2所示，一种面向智能电网的多维多子集并抵抗差分攻击的数据聚合方法，包括以下步骤
1.系统初始化：
1)可信权威产生Paillier加密以及双线性对聚合签名所需的参数并通过安全信道将各类密钥发送给各个实体。
2)控制中心将用户的用电范围分为s个子集并产生两组超递增序列作为聚合参数用于子集划分。
2.智能电表端用户报告的生成：
1)智能电表首先计算用户的每一维用电数据之和，并将霍纳参数嵌入到用户的每一维用电数据中，生成一个关于用户用电数据的表达式。如果用户的每一维用电数据之和属于某一个子集，就利用相应子集的聚合参数对带有霍纳参数的用电表达式进行加密。
2)智能电表利用自己的私钥以及相应子集的聚合参数采取 Paillier加密算法计算密文。
3)智能电表利用自己的私钥产生签名，然后将密文、签名、时间戳打包发送给附近的雾节点。
3.雾节点端聚合报告的生成：
1)雾节点首先检查时间戳，然后通过双线性对聚合签名批量验证正常工作的智能电表的签名。
2)雾节点从几何分布中随机选取噪声。在成功验证智能电表的签名后，雾节点聚合所有正常工作的智能电表的密文并将选取的噪声添加到每一维的聚合结果中获得聚合密文。
3)雾节点利用自己的私钥产生签名然后将聚合密文、签名、时间戳打包发送给云。
4.控制中心端报告的获取和分析：
1)云首先检查时间戳,然后通过双线性对验证雾节点的签名。成功验证雾节点的签名后，云将雾节点发过来的报告存储在云端。
2)控制中心使用自己的私钥对聚合密文进行解密。
3)控制中心根据超递增序列从解密的明文中恢复每个子集中的用户数量。
4)控制中心根据超递增序列得到带有霍纳参数的表达式。
5)控制中心通过霍纳解析得到每个子集中的每一维用电量数据之和，以及每个子集内所有用户的总用电量。
本发明利用两个超递增序列以及Paillier加密算法将用户的多维数据分为多个子集，实现了多维多子集数据聚合，使得电力公司在保护用户用电数据隐私的基础上对用电信息进行细粒度分析。本发明利用霍纳参数将用户的多维数据存储在单个数据空间中，使智能电表端的加密开销与维数无关，降低了计算开销；本发明将同态加密技术与差分隐私技术相结合，有效防止敌手发动差分攻击，实现了更强的隐私保护。
优选地，系统初始化中的步骤1)中，生成Paillier加密系统的公钥、私钥，以及产生一个双线性对用于签名。
优选地，系统初始化中的步骤2)中，控制中心将用电范围划分为s个子集，然后产生两组超递增序列作为聚合参数，以达到获得每个子集的用户数量以及每个子集内每一维的用电数据总和的目的。
优选地，智能电表端用户报告生成的步骤1)中，智能电表计算用户的多维用电数据之和，进而确定他的用电范围属于哪一个子集，并用霍纳参数将用户的多维数据存储在单个数据空间中，使智能电表端的加密开销与维数无关。另外，由于其采用最少乘法策略，很大程度上降低了计算开销。
优选地，智能电表端用户报告生成的步骤2)中，智能电表利用 Paillier加密系统产生密文。
优选地，智能电表端用户报告生成的步骤3)中，智能电表利用私钥产生签名，用于接收方进行身份验证，保证数据的完整性。
优选地，雾节点端聚合报告生成的步骤1)中，雾节点首先检查时间戳,避免重放攻击，然后通过双线对聚合签名批量验证正常工作的智能电表的签名，保证了系统中用户身份的合法性，避免用户伪造数据。
优选地，雾节点端聚合报告生成的步骤2)中，雾节点从几何分布中随机选取噪声添加到每一维的聚合结果中，以实现差分隐私，抵抗差分攻击。
优选地，雾节点端聚合报告生成的步骤3)中，雾节点利用自己的私钥产生签名，用于接收方云验证它的身份。
优选地，控制中心端报告获取和分析的步骤1)中，云首先检查时间戳,避免重放攻击。然后验证雾节点的签名，保证雾节点身份的真实性，避免其伪造数据。
优选地，控制中心端报告的获取和分析的步骤2-5)中，控制中心进行Paillier解密获得明文,进一步根据超递增序列从明文中恢复每个子集中的用户数量，然后用霍纳规则得到每个子集中每一维的数据。每个维度的数据可以通过除法和模运算获得，由于用户的用电数据维数不是一个很大的整数，因此计算复杂度可以看作O(1)，节省了计算开销。
综上，本发明能以较低的计算开销对多维数据进行多子集划分，实现了多维多子集数据聚合并且能够抵抗差分攻击，使得电力公司在保护用户用电数据隐私的基础上，对用电数据进行细粒度的分析。

Claims (7)

1.面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：包括以下步骤：
系统初始化：
1）可信权威产生Paillier加密以及双线性对聚合签名所需的参数并通过安全信道将各类密钥发送给各个实体；
2)控制中心将用户的用电范围分为s个子集并产生两组超递增序列作为聚合参数用于子集划分；
智能电表端用户报告的生成：
1)智能电表首先计算用户的每一维用电数据之和，并将霍纳参数
Figure DEST_PATH_IMAGE001
用户的每一维用电数据中，生成一个关于用户用电数据的表达式；
如果用户的每一维用电数据之和属于某一个子集，就利用相应子集的聚合参数对带有霍纳参数的用电表达式进行加密；
2)智能电表利用自己的私钥以及相应子集的聚合参数采取Paillier加密算法计算密文；
3)智能电表利用自己的私钥产生签名，然后将密文、签名、时间戳打包发送给附近的雾节点；
雾节点端聚合报告的生成：
1)雾节点首先检查时间戳，然后通过双线性对聚合签名批量验证正常工作的智能电表的签名；
2)雾节点从几何分布中随机选取噪声；在成功验证智能电表的签名后，雾节点聚合所有正常工作的智能电表的密文并将选取的噪声添加到每一维的聚合结果中获得聚合密文；
3)雾节点利用自己的私钥产生签名然后将聚合密文、签名、时间戳打包发送给云；
控制中心端报告的获取和分析：
1)云首先检查时间戳,然后通过双线性对验证雾节点的签名；成功验证雾节点的签名后，云将雾节点发过来的报告存储在云端；
2)控制中心使用自己的私钥对聚合密文进行解密；
3)控制中心根据超递增序列从解密的明文中恢复每个子集中的用户数量；
4)控制中心根据超递增序列得到带有霍纳参数的表达式；
5)控制中心通过霍纳解析得到每个子集中的每一维用电量数据之和，以及每个子集内所有用户的总用电量。
2.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：系统初始化的步骤2）中，控制中心将用电范围划分为s个子集，然后产生两组超递增序列作为聚合参数；智能电表在加密阶段利用该聚合参数对用电数据进行加密，使得控制中心在解密和分析阶段能够获得每个子集内的用户数量以及每个子集内每一维的用电数据之和。
3.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：智能电表端用户报告生成的步骤1）中，智能电表首先计算用户的多维用电数据之和，进而确定他的用电量属于哪一个子集，并用霍纳参数将用户的多维数据存储在单个数据空间中，生成一个关于用户用电数据的表达式，使智能电表端的加密开销与维数无关。
4.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：雾节点端聚合报告生成的步骤2）中，雾节点在聚合收到的所有密文之后，从几何分布中随机选取噪声添加到每一维的聚合结果中，以实现差分隐私，抵抗差分攻击。
5.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：控制中心端报告的获取和分析的步骤2)中，控制中心进行Paillier解密获得带有两个超递增序列以及霍纳参数的明文。
6.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：控制中心端报告的获取和分析的步骤4)中，控制中心根据超递增序列得到s个带有霍纳参数的用户用电数据的细粒度表达式。
7.根据权利要求1所述的面向智能电网的多维多子集抗差分攻击的数据聚合方法，其特征在于：控制中心端报告的获取和分析的步骤5)中，控制中心通过霍纳解析得到每个子集中每一维用电数据之和；每个维度的用电数据之和通过除法和模运算获得。
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