文献类型：期刊文章

作　　者：陈思光[1,2] 杨熠[1] 黄黎明[1] 韩林秀[1] 吴蒙[2]

CHEN Siguang;YANG Yi;HUANG Liming;HAN Linxiu;WU Meng(Jiangsu Engineering Research Center of Communications and Network Technology,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China;Jiangsu Key Lab of Broadband Wireless Communication and Internet of Things,Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China)

机构地区：[1]南京邮电大学江苏省通信与网络技术工程研究中心,江苏南京210003 [2]南京邮电大学江苏省宽带(无线通信和物联网重点实验室),江苏南京210003

出　　处：《南京邮电大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金(61971235,61771258);江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目(XYDXXJS-044);江苏省“333高层次人才培养工程”、南京邮电大学“1311”人才计划;中国博士后科学基金(2018M630590);南京邮电大学国家自然科学基金孵化项目(NY217057,NY218058);南京邮电大学大学生创新训练计划(SZDG2018026)资助项目;江苏省通信与网络技术工程研究中心开放课题重点项目(JSGCZX17011)

年　　份：2019

卷　　号：39

期　　号：6

起止页码：62-72

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：雾计算  隐私保护 数据聚合 椭圆曲线  同态加密 霍纳规则  

分 类 号：TP393]