PMQC: A privacy-preserving multi-quality charging scheme in V2G network
Notice bibliographique
Résumé
Multi-quality charging, which provides the electric vehicles (EVs) with multiple levels of charging services, including quality-guaranteed service (QGS) and best effort service (BES), can guarantee the charging service quality for the qualified EVs in vehicle-to-grid (V2G) network. To perform the multi-quality charging, the evaluation on the EVs attributes is necessary to determine which level of charging service can be offered to this EV. However, the EV owner's privacy such as real identity, lifestyle, location, and sensitive information in the attributes may be disclosed during the evaluation and authentication. In this paper, we propose a privacy-preserving multi-quality charging (PMQC) scheme in V2G network to evaluate the EVs attributes, authenticate its service eligibility and generate its bill without revealing the EVs private information. Specifically, we propose an evaluation mechanism on the EVs attributes to determine its charging service quality. With attribute based encryption, PMQC can prevent the EVs attributes from being disclosed to other entities during the evaluation. In addition, PMQC can authenticate the EV without revealing its real identity. Security analysis demonstrates that the EVs privacy mentioned above can be preserved by PMQC. Performance evaluation results show that PMQC can achieve higher efficiency in authentication compared with other schemes in terms of computation overhead.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».