[論文レビュー] Privacy-Optimal Strategies for Smart Metering Systems with a Rechargeable Battery

Simon Li, Ashish Khisti+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 24, 2015

Smart Grid Security and Resilience被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、負荷プロファイルを通じた情報漏洩を最小限に抑えるために、プライバシー最適なスマートメーターインフラ向けのバッテリーチャージングポリシーを提案する。電力需要を1次マルコフ過程としてモデル化し、問題をマルコフ決定過程として定式化することで、相互情報量の漏洩を低減する最適戦略を導出する。独立同分布（i.i.d.）の場合には、単一記号表現を用いて明示的な特徴付けがなされる。

ABSTRACT

Abstract—In smart-metered systems, fine-grained power de-mand data (load profile) is communicated from a user to the utility provider. The correlation of the load profile with a user’s private activities leaves open the possibility of inference attacks. Using a rechargeable battery, the user can partially obscure its load profile and provide some protection to the private information using various battery charging policies. Using the mutual information as the privacy metric we study a class of optimal battery charging policies. When the power demand is a first-order Markov process, we propose a series of reductions on the optimization problem and ultimately recast it as a Markov decision process. In the special case of i.i.d. demand, we explicitly characterize the optimal policy and show that the associated privacy-leakage can be expressed as a single-letter mutual information expression. I.

研究の動機と目的

• 負荷プロファイルがユーザーのプライベートな行動を露呈する可能性があるスマートメーターインフラにおけるプライバシーリスクに対処すること。
• 充電可能なバッテリーを用いて負荷プロファイルを隠蔽し、情報漏洩を低減する方法を調査すること。
• 負荷プロファイルとユーザー行動の間の相互情報量を最小化する最適バッテリーチャージングポリシーを構築すること。
• 1次マルコフ需要モデルの下で、プライバシー最適化問題をマルコフ決定過程として定式化すること。
• 独立同分布（i.i.d.）の特別な場合において、最適ポリシーとプライバシー漏洩表現を明示的に特徴付けること。

提案手法

• エネルギー使用における時間的相関を捉えるために、ユーザーの電力需要を1次マルコフ過程としてモデル化する。
• 観測された負荷プロファイルとユーザー行動の間の相互情報量をプライバシー指標として用いる。
• バッテリーチャージングポリシー設計を、プライバシー・ユーティリティのトレードオフを最適化するためのマルコフ決定過程（MDP）として定式化する。
• MDP定式化を簡略化し、解法が実行可能になるように一連の数学的還元を適用する。
• i.i.d.需要の場合には、最適ポリシーの閉形式表現を導出し、プライバシー漏洩が単一記号相互情報量表現に還元されることを示す。
• 情報理論的ツールを活用して、提案ポリシー下での最小達成可能情報漏洩を分析および上限付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 充電可能なバッテリーを備えたユーザーは、どのようにして負荷プロファイルの情報漏洩を最小限に抑えることができるか？
• RQ2 電力需要の1次マルコフモデル下での最適バッテリーチャージングポリシーは何か？
• RQ3 i.i.d.需要条件下では、プライバシー漏洩を簡略化された単一記号形式で表現できるか？
• RQ4 需要プロセスの構造は、プライバシー最適なチャージングポリシーの設計と性能にどのように影響するか？
• RQ5 バッテリーストレージを備えたスマートメーターインフラにおいて、エネルギーコストとプライバシーの根本的トレードオフは何か？

主な発見

• 最適バッテリーチャージングポリシーは、1次マルコフ需要モデルの下でのマルコフ決定過程の解として導出される。
• i.i.d.電力需要の場合、最適ポリシーは単一記号相互情報量表現として表されるプライバシー漏洩レートを達成する。
• 相互情報量指標は、最適バッテリーユーザー下での最小情報漏洩を的確に定量化する。
• 提案されたポリシーは、観測可能な負荷プロファイルとプライベートなユーザー行動の相関を低減し、結果としてプライバシーを強化する。
• 問題構造のおかげで、還元を通じて解析的取り扱いが可能となり、i.i.d.ケースにおける明示的特徴付けが可能になる。
• 結果として、バッテリー支援スマートメーターインフラにおける根本的プライバシー・ユーティリティトレードオフが確立される。