[논문 리뷰] Zone-Based Privacy-Preserving Billing for Local Energy Market Based on Multiparty Computation

Eman Alqahtani, Mustafa Mustafa|arXiv (Cornell University)|2023. 07. 17.

Smart Grid Security and Resilience인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 에너지 수요와 계약량 간의 편차가 발생하더라도 참가자의 개인정보(입찰 수량 및 미터 읽기 값 등)를 보호하면서 개별 청구서를 계산하기 위해 다자간 계산(MPC)을 사용하는 영역 기반의 개인정보 보호 청구 프로토콜을 제안한다. 프로토콜은 5,000명의 사용자 기준으로 온라인 실행 시간이 9초 이내인 정확하고 탈중앙화된 청구를 보장하며, 신뢰성 있는 다수 모델과 악의적인 다수 모델 모두에서의 실용적 구현 가능성을 입증한다.

ABSTRACT

This paper proposes a zone-based privacy-preserving billing protocol for local energy markets that takes into account energy volume deviations of market participants from their bids. Our protocol incorporates participants' locations on the grid for splitting the deviations cost. The proposed billing model employs multiparty computation so that the accurate calculation of individual bills is performed in a decentralised and privacy-preserving manner. We also present a security analysis as well as performance evaluations for different security settings. The results show superiority of the honest-majority model to the dishonest majority in terms of computational efficiency. They also show that the billing can be executed for 5000 users in less than nine seconds in the online phase for all security settings, demonstrating its feasibility to be deployed in real local energy markets.

연구 동기 및 목표

• 입찰 계약량에서의 에너지 수요 편차를 고려하면서도 개인의 개인정보를 보호하는 청구 메커니즘이 부족한 지역 에너지 시장 문제를 해결하기 위해.
• 개별 참가자의 개인정보(입찰 수량 및 실제 미터 읽기 값 등)를 보호하면서도 영역 기반 편차에 따라 비용 할당이 반영되는 탈중앙화된 안전한 청구를 가능하게 하기 위해.
• 신뢰성 있는 다수 모델과 악의적인 다수 모델 모두를 지원하는 프로토콜을 설계하여 대규모 지역 에너지 시장에서 실시간 구현에 적합한 성능을 확보하기 위해.
• 다양한 보안 설정 하에서 프로토콜의 계산 효율성과 실현 가능성을 평가하며, 특히 온라인 단계 성능에 중점을 두기 위해.

제안 방법

• 프로토콜은 다자간 계산(MPC)을 사용하며, 산술 회로를 활용해 신뢰성 있는 다수 및 악의적인 다수 가정 하에서의 보안 모델(수동 및 능동 보안)을 모두 지원한다.
• 참가자의 전력망 위치를 기반으로 영역 기반 비용 할당을 구현하여 동일한 영역 내 사용자 간에 편차 비용을 비례적으로 분摊함으로써 공정성과 정확성을 확보한다.
• 계산을 오프라인 및 온라인 단계로 분리한다: 오프라인 단계는 관련 무작위성(예: Beaver 삼중항)을 생성하고, 온라인 단계는 보안 함수 평가를 통해 실제 청구 계산을 수행한다.
• 부하를 줄이기 위해 개인의 편차 상태(예: 사용자가 편차 비용을 부담하는지 여부)를 명시적으로 노출하는 방식을 채택하여 비교 연산 수를 줄이고 성능을 향상시키되, 입찰량이나 미터 읽기 값과 같은 민감한 데이터는 폭 드러내지 않는다.
• 악의적 행동 상황에서도 정확성과 비밀유지 보장을 위해 MAC, 무작위 전송 상관 검사, 기부 프로토콜 등의 암호 기반 원리를 활용해 보안을 강화한다.
• 실현 구현은 보안 산술 회로를 사용해 청구 함수를 계산하며, 이는 편차 비용 계산 및 영역 기반 할당을 포함한다. 성능은 1,000명에서 5,000명의 사용자 기준으로 측정된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 에너지 수요 편차를 고려하면서도 개인 참가자의 개인정보를 보호하는 개인정보 보호 청구 메커니즘을 지역 에너지 시장에 설계할 수 있는가?
• RQ2 MPC 기반 청구의 계산 성능은 사용자 수와 보안 모델(신뢰성 있는 다수 대비 악의적인 다수)에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ3 개인의 편차 상태를 폭 드러내는 것이 성능에 어떤 영향을 미치며, 이로 인해 비밀성이 침해되는가?
• RQ4 대규모 지역 에너지 시장에서 실시간 구현이 가능한가? 특히 온라인 단계 실행 시간 측면에서 실현 가능성이 있는가?

주요 결과

• 모든 보안 설정에서 5,000명의 사용자 기준으로 온라인 단계 실행 시간이 9초 이내를 달성하여 지역 에너지 시장에서 실시간 구현 가능성을 강력히 입증한다.
• 신뢰성 있는 다수 모델은 악의적인 다수 모델보다 계산 효율성이 뛰어나며, 능동 보안 설정에서도 온라인 단계 시간이 9초 이내를 유지한다.
• 개인의 편차 상태(예: 사용자가 편차 비용을 부담하는지 여부)를 폭 드러내는 방식은 계산 시간을 크게 줄이며, 5,000명의 사용자 기준으로 23초 이내로 유지되나, 입찰량이나 미터 읽기 값과 같은 민감한 데이터는 폭 드러내지 않는다.
• 주요 계산 오버헤드는 편차 확인 단계에서 발생하는 비교 연산에서 비롯되며, 비교 결과만 폭 드러내는 방식으로 최적화된다.
• 악의적인 다수 모델은 공개 키 기반 원리와 추가 검증(예: MAC 생성, 무작위 전송 상관 검사)으로 인해 상당한 비용이 발생하며, 5,000명의 사용자 기준으로 능동 보안 모델에서 최대 6분이 소요된다.
• 오프라인 단계가 총 계산 시간의 대부분을 차지하며, 특히 악의적인 다수 모델에서 두드러진다. 그러나 온라인 단계는 여전히 효율적이며 실용적 사용에 적합하다.