[發(fā)明專(zhuān)利]一種面向用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的周期敏感度差分隱私保護(hù)方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910690203.0
• 申請(qǐng)日: 2019-07-29
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110472437B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-07-04
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李紅嬌;高琦;李科寰;李敏;何文豪
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 上海電力大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06F21/62
• 分類(lèi)號(hào): G06F21/62;G06Q50/06
• 代理公司: 上?？剖⒅R(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 31225
• 代理人: 葉敏華

本發(fā)明涉及一種面向用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的周期敏感度差分隱私保護(hù)方法，包括下列步驟：1)采用分界判定算法將原始用電序列分解為平穩(wěn)期序列集和活躍期序列集，獲取各類(lèi)周期敏感度；2)生成與平穩(wěn)期序列等長(zhǎng)的IID?Laplace噪聲Z，對(duì)平穩(wěn)期序列集進(jìn)行差分隱私保護(hù)；3)獲取與活躍期序列等長(zhǎng)的相關(guān)性Laplace噪聲，對(duì)活躍期序列集進(jìn)行差分隱私保護(hù)；4)將待發(fā)布平穩(wěn)期序列集、待發(fā)布活躍期序列集按時(shí)間戳合并為一個(gè)序列，獲取待發(fā)布序列，完成周期敏感度差分隱私保護(hù)方法。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有增強(qiáng)隱私保護(hù)強(qiáng)度，加強(qiáng)在用戶(hù)用電數(shù)據(jù)集上的可用性等優(yōu)點(diǎn)。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及解決智能電表用戶(hù)用電數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種面向用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的周期敏感度差分隱私保護(hù)方法。

背景技術(shù)

智能電表是智能電網(wǎng)系統(tǒng)中重要的量測(cè)點(diǎn)與組成部分，在智能電表運(yùn)行的過(guò)程中記錄了大量的用戶(hù)用電信息，能夠?yàn)殡娏镜呢?fù)載管理、網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃、優(yōu)化生產(chǎn)等功能提供數(shù)據(jù)支持。但是采集用戶(hù)用電數(shù)據(jù)可能會(huì)被攻擊者推測(cè)出用戶(hù)的用電行為模式，進(jìn)而對(duì)用戶(hù)隱私構(gòu)成嚴(yán)重威脅。因此，怎樣處理智能電表數(shù)據(jù)才能既保護(hù)用戶(hù)的隱私，又能夠保留原始數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性，是用戶(hù)用電數(shù)據(jù)發(fā)布急需解決的問(wèn)題。

現(xiàn)有技術(shù)提出的差分隱私機(jī)制以嚴(yán)格的數(shù)學(xué)公式定義了隱私保護(hù)水平和量化評(píng)估方法，即使在最大背景知識(shí)假設(shè)下(即攻擊者只有一條數(shù)據(jù)記錄沒(méi)有掌握)，也能保證該條記錄的隱私不會(huì)披露。因此差分隱私迅速取代傳統(tǒng)隱私保護(hù)方法的地位，成為了當(dāng)前隱私保護(hù)的研究熱點(diǎn)。但是原始差分隱私機(jī)制有著數(shù)據(jù)獨(dú)立的前提條件，數(shù)據(jù)的相關(guān)性會(huì)破壞差分隱私保護(hù)強(qiáng)度。在具有相關(guān)性的時(shí)序數(shù)據(jù)集中，差分隱私機(jī)制往往達(dá)不到設(shè)計(jì)的隱私保護(hù)強(qiáng)度。

此外，現(xiàn)有研究還包括使用4組獨(dú)立同分布的高斯信號(hào)生成拉普拉斯信號(hào)的方法，給出了一種生成具有特定相關(guān)性的拉普拉斯噪聲的方法。該方法可以生成與原始數(shù)據(jù)序列自相關(guān)函數(shù)值相同的噪聲序列，但該方法使用的是全局敏感度，因此噪聲量級(jí)較大，會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)可用性造成較大的影響。

與大部分的相關(guān)時(shí)序數(shù)據(jù)不同，由于用戶(hù)用電數(shù)據(jù)序列的數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)特性受到用戶(hù)用電行為模式的制約，通常會(huì)顯現(xiàn)較為明顯的周期性，數(shù)據(jù)的全局敏感度往往較大。用戶(hù)用電數(shù)據(jù)序列的顆粒度隨著智能電表的普及與發(fā)展變得越來(lái)越小，未來(lái)甚至可能對(duì)每個(gè)電器進(jìn)行單獨(dú)監(jiān)控，數(shù)據(jù)集的維度有可能達(dá)到上百維。數(shù)據(jù)維度的升高會(huì)導(dǎo)致稀疏度隨之提升，現(xiàn)有的面向時(shí)序數(shù)據(jù)的差分隱私保護(hù)方法在用戶(hù)用電數(shù)據(jù)集上的可用性并不強(qiáng)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的就是為了克服上述現(xiàn)有技術(shù)存在的缺陷而提供一種面向用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的周期敏感度差分隱私保護(hù)方法。

本發(fā)明的目的可以通過(guò)以下技術(shù)方案來(lái)實(shí)現(xiàn)：

一種面向用戶(hù)用電數(shù)據(jù)的周期敏感度差分隱私保護(hù)方法，包括如下步驟：

(一)、使用分界判定算法將原始用電序列分解為平穩(wěn)期序列集和活躍期序列集。

從原始用電序列X中取一段連續(xù)序列放入新序列L，以x_l表示L中的最大值。若L滿(mǎn)足分解條件，則將L分解；否則不分解，將x_|L|+1放入L，更新x_l并判斷下一個(gè)序列值。序列的分解條件是：

(1)

(2)分出的序列長(zhǎng)度不小于時(shí)間跨度σ。

式中，x_max和x_min是X中的最大值與最小值。令為原始用電序列X的均值，為新序列L的均值，如果則L為平穩(wěn)期序列；否則為活躍期序列。若連續(xù)分解出的序列屬于同一類(lèi)序列集，則按照時(shí)間戳合并為一個(gè)序列片段。當(dāng)X全部分解之后，得到平穩(wěn)期序列集和活躍期序列集。實(shí)驗(yàn)中設(shè)置界定閾值δ∈(0,1]，時(shí)間跨度σ的建議范圍是10mins～30mins?？紤]到用戶(hù)用電行為及智能電表的采樣頻率不同，δ和σ要由技術(shù)人員根據(jù)數(shù)據(jù)集的具體情況設(shè)定。