[논문 리뷰] Privacy-Preserving and Collusion-Resistant Charging Coordination Schemes for Smart Grid

Mohamed Baza, Marbin Pazos-Revilla외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 05. 12.

Smart Grid Security and Resilience참고 문헌 44인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 에너지 저장 장치(ESUs)를 갖춘 스마트 그리드를 위한 두 가지 프라이버시 보장 및 공모 저항성 있는 충전 조정 기법—중앙집중형(ICC)과 분산형(DCC)—을 제안한다. ICC는 익명성과 연결 불가능성을 갖춘 토큰과 랜덤화된 충전 완료 시간(TCC) 및 충전 상태(DoC) 값을 사용하여 연결성 공격을 방지하며, DCC는 마스킹된 히든 암호화와 프oxy 기반 데이터 집계를 활용하여 프라이버시를 보장하고 고립된 마이크로그리드에서의 공모 공격에 저항한다. 두 기법 모두 실제 환경의 제약 조건 하에서도 효율성과 보안성을 유지한다.

ABSTRACT

Energy storage units (ESUs) including EVs and home batteries enable several attractive features of the modern smart grids such as effective demand response and reduced electric bills. However, uncoordinated charging of ESUs stresses the power system. In this paper, we propose privacy-preserving and collusion-resistant charging coordination centralized and decentralized schemes for the smart grid. The centralized scheme is used in case of robust communication infrastructure that connects the ESUs to the utility, while the decentralized scheme is useful in case of infrastructure not available or costly. In the centralized scheme, each energy storage unit should acquire anonymous tokens from a charging controller (CC) to send multiple charging requests to the CC via the aggregator. CC can use the charging requests to enough data to run the charging coordination scheme, but it cannot link the data to particular ESUs or reveal any private information. Our centralized scheme uses a modified knapsack problem formulation technique to maximize the amount of power delivered to the ESUs before the charging requests expire without exceeding the available maximum charging capacity. In the decentralized scheme, several ESUs run the scheme in a distributed way with no need to aggregator or CC. One ESU is selected as a head node that should decrypt the ciphertext of the aggregated messages of the ESUs' messages and broadcast it to the community while not revealing the ESUs' individual charging demands. Then, ESUs can coordinate charging requests based on the aggregated charging demand while not exceeding the maximum charging capacity. Extensive experiments and simulations are conducted to demonstrate that our schemes are efficient and secure against various attacks, and can preserve ESU owner's privacy.

연구 동기 및 목표

• 충전 요청 시 TCC 및 SoC와 같은 민감한 데이터가 사용자 행동을 드러내는 프라이버시 누출 문제를 해결하기 위해.
• 충전 조정자와 집계기 간의 공모 공격조차도 사용자를 노출시키지 않는 공모 저항성 시스템을 설계하기 위해.
• 강력한 통신 환경을 갖춘 중앙집중형 스마트 그리드와 연결성이 제한된 분산형 원격 마이크로그리드를 모두 지원하기 위해.
• 프라이버시 보장 메커니즘 하에서도 충전 조정의 효율성과 확장성을 유지하기 위해.
• 실제 스마트 그리드 환경에 구현 가능한 증명 가능하게 안전한 실용적 솔루션을 제공하기 위해.

제안 방법

• ICC에서는 각 ESU가 부분 블라인드 서명을 통해 익명성과 연결 불가능성을 갖춘 토큰을 확보하여 신원을 드러내지 않은 채 충전 요청을 인증한다.
• ESU는 시간적 연결 불가능성을 방지하기 위해 절단 정규분포에서 추출된 랜덤화된 TCC 및 SoC 값을 다수 제출한다.
• CC는 집계된 요청 기반으로 최적화 알고리즘을 사용하여 용량 제한 내에서 전력 공급을 최대화하는 방식으로 충전을 스케줄링한다.
• DCC에서는 각 ESU가 프록시 ESU를 선택하고 비밀 마스크를 공유하여 개별 요청을 은폐한 후 히든 암호화를 수행한다.
• 히든 암호화를 통해 마스킹된 요청을 집계할 수 있으며, 이로 인해 유일한 개인 정보는 유지되며 오직 우선순위 수준별 총 수요만 노출된다.
• 다수의 프록시를 사용함으로써 공모 공격에 대한 저항력이 향상되며, 공격자가 개별 데이터를 복원하려면 다수의 노드를 동시에 손상시켜야 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동일한 사용자로부터의 요청 간 시간 간격에 걸쳐 연결성이 방지되는 중앙집중형 충전 조정 기법은 ESU의 프라이버시를 보장할 수 있는가?
• RQ2 중앙집중형 스마트 그리드 환경에서 충전 조정자와 현지 집계기 간의 공모를 어떻게 방지할 수 있는가?
• RQ3 중앙 기관이 없는 분산형 충전 조정 메커니즘은 프라이버시를 보장하고 공모 공격에 저항할 수 있는가?
• RQ4 랜덤화된 TCC 및 SoC 값은 충전 스케줄링의 정확성과 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 기존의 FCFS나 비프라이버시 기반 조정 방식과 비교해 볼 때, 제안된 기법은 성능과 오버헤드 측면에서 어떤가?

주요 결과

• ICC 기법은 절단 정규분포에서 추출된 랜덤화된 TCC 및 SoC 값을 사용함으로써 동일한 ESU에서 온 요청 간 연결성을 방지하는 데 성공했다.
• CC와 집계기가 공모를 시도하더라도 익명성과 연결 불가능성을 갖춘 토큰 덕분에 어떤 충전 요청의 진짜 발신자를 특정할 수 없다.
• DCC 기법은 마스킹된 히든 암호화를 통해 강력한 프라이버시를 확보하였으며, 결과적으로 참가자에게는 총 수요만 노출된다.
• 프록시 ESU의 수를 늘릴수록 DCC 모델에서의 공모 공격에 대한 저항력이 향상된다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 기법은 고강도 충전 수요 상황에서 FCFS보다 더 우수한 성능을 보였으며, 통신 및 계산 오버헤드도 수용 가능한 수준이었다.
• 광범위한 실험과 위협 모델링을 통해 알려진 프라이버시 및 공모 공격에 대해 안전하다는 것이 입증되었다.