Cyclic Homomorphic Encryption Aggregation (CHEA)—A Novel Approach to Data Aggregation in the Smart Grid
Notice bibliographique
Résumé
The transactive energy market is an emerging development in energy economics built on advanced metering infrastructure. Data generated in this context is often required for market operations, while also being privacy sensitive. This dual concern has necessitated the development of various methods of obfuscation in order to maintain privacy while still facilitating operations. While data aggregation is a common approach in this context, many of the existing aggregation methods rely on additional network components or lack flexibility. In this paper, we introduce Cyclic Homomorphic Encryption Aggregation (CHEA), a secure aggregation protocol that eliminates the need for additional network components or complicated key distribution schemes, while providing additional capabilities compared to similar protocols. We validate our scheme with formal security analysis as well as a software simulation of a transactive energy network running the scheme. Results indicate that CHEA performs well in comparison to similar works, with minimal communication overheads. Additionally, CHEA retains all standard security properties held by other aggregation schemes, while improving flexibility and reducing infrastructural requirements. Our scheme operates on similar assumptions as other works, but current smart metering hardware lags in terms of processing power, making the scheme infeasible on the current generation of hardware. However, these capabilities should quickly advance to an accommodating state. With this in mind, and given the results, we believe CHEA is a strong candidate for aggregating transactive energy data.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».