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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».