基于TCM的智能电表隐私保护协议

通过对智能电表向智能控制中心报告的实时电量消费数据的分析,可以得到用户的生活习惯和经济状况等隐私信息.在个人隐私日益受到关注的今天,用户隐私信息保护成为制约智能电网快速发展的重要因素之一.本文基于我国自主知识产权的可信密码模块,提出了具有隐私保护功能的智能电表实时用电量传输协议.使用环签名方案隐藏了用户身份,使用平台属性证书隐藏了智能电表平台配置,并在随机预言模型下证明协议的安全性.本协议研究不仅对智能电网隐私保护具有重要的理论意义,而且使可信计算技术具有一定的应用价值.     

智能家居服务机器人视觉和听觉行为隐私识别保护与度量技术

智能家居环境中广泛使用摄像头、语音监听设备而存在隐私泄漏的风险,这影响人的心理状态甚至会引起心理障碍.首先,论文基于调查问卷结果分析了人们对服务机器人涉及的隐私信息的关注方面及程度;然后,分别从基于数据保护的隐私保护、基于回避工作模式的隐私识别保护、聚焦特定目标的隐私识别保护、隐私度量4个方面进行了综述,并给出了未来值...     

智能电网需求侧的隐私保护研究

针对智能电网需求侧的隐私保护问题,研究了智能电网需求侧隐私保护通信架构,提出了适用于智能电网中的智能终端的隐私保护方案.结合智能电网中通信架构与智能终端的特点以及隐私保护的安全需求,采用适用于嵌入式设备的ECC算法,提出基于ECC算法、同态加密和身份认证的聚合签名技术,解决智能终端向控制中心发送数据的隐私保护问题.通过性能分析,该方案满足智能电网通信的性能需求.     

区块链隐私保护技术研究综述

区块链技术综合了非对称加密体系、分布式计算范式和共识算法以及智能合约等多种技术,是一种"去中心化"的分布式账本,受到了人们的广泛关注.然而,由于其交易记录可以公开访问,分布式账本面临着严重的隐私泄露问题.文章旨在对区块链隐私威胁和保护机制进行全面研究,介绍区块链技术中身份隐私和交易隐私的概念,对区块链现有隐私保护机制进...     

基于隐私保护的语义数据集成

设计隐私保护策略本体,提出一个基于智能体和本体的数据集成的架构,包括知识浏览器、全局本体、局部本体、映射和上下文、隐私保护知识库、隐私策略本体、数据挖掘本体、数据挖掘智能体、集成智能体等,可在保护用户隐私的基础上有效地实现分布异构环境的语义数据集成.并介绍了一个反洗钱领域隐私保护数据集成的实例.     

基于毫米波传感器的宿舍人群密度监测系统设计

宿舍是学生群体事件易发的高区域,为解决宿舍区域内学生群体事件监测手段匮乏及预警滞后的难题,从学生密集程度异常可能引发群体事件和保护学生隐私的角度出发,基于毫米波传感器的人数统计功能,设计宿舍人群密度监测系统。系统通过IWR1642毫米波传感器监测宿舍区域内的人数,当人群密度达到预警阀值后开启摄像头,并通过Wi-Fi模块将人数信息和图像信息传输至云平台。宿管人员可通过手机登录云端查看数据,并接收云端发送的报警提示信息。系统中摄像头的有条件开启可有效保护学生隐私,宿管在掌握区域内学生数量及实时图像后可及时采取措施制止群体事件的发生。本系统软硬件结构清晰,具有较好的应用价值。     

基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护

针对现有基于深度生成网络模型的人脸图像隐私保护方法无法提供可证明隐私保证、合成图像与原始图像保持语义一致性的问题,提出一种基于卷积神经网络的人脸图像隐私保护方法。该方法首先基于卷积自动编码器和差分隐私实现人脸图像的预训练,对原始人脸图像进行解耦和身份信息的差分隐私保护;然后利用卷积生成对抗网络合成伪图像代替原始图像发布,在保留原始人脸图像的关键特征的基础上,生成与原始图像的关键人脸属性高度匹配的伪图像。该方法可保证合成图像与原始图像语义一致性,并提供可证明的隐私保证。与现有的基于深度生成模型人脸图像隐私方法相比,所提出的方法达到了更好的隐私保护与数据可用性之间的优化权衡。     

基于区块链隐私保护的智能电网实时定价

当前智能电网实时定价机制未考虑隐私信息泄露对用电量和电价的影响,且忽略了供电商与用户之间的利益均衡.为兼顾隐私保护和供需双方的利益均衡,将区块链隐私信息保护的机制融入到智能电网实时电价的策略之中,依据隐私敏感程度的不同,对用户进行分类,并将区块链的应用程度进行量化,建立基于区块链应用程度的社会福利最大化模型.利用拉格朗...     

面向智能电表的隐私保护技术综述

随着智能电网和通信技术的发展,智能电表的普及应用受到越来越多的重视.一方面,智能电表为用户合理用电和电力公司有效供电、高效收费带来了便利,而另一方面细粒度的智能电表数据泄露用户用电行为等敏感信息,用户隐私泄露也成为最大的安全威胁.主要从智能电表端的身份隐私保护技术和数据隐私保护技术两个方面来综述国内外相关研究.对比分析了现有隐私保护技术的隐私保护强度、计算开销、传输开销等;提炼了智能电表仍然面临的安全与隐私挑战,并探讨了该领域未来的研究趋势与方向.     

智能电网中轻量级隐私保护数据聚合方案

数据聚合在智能电网领域得到广泛的应用，保护数据隐私是数据聚合应用的一个重要问题.现有的方案存在计算开销大、实体对象身份未验证、过度依赖可信权威中心等问题.提出一种轻量级的隐私保护数据聚合方案.该方案首先采用基于双线性对的IDMAKE2协议对聚合器和智能电表进行身份验证；其次，利用加法同态加密算法加密电量数据保护用户的隐私.此外，方案不依赖于可信权威中心，并且可以抵抗内部实体对象间的合谋攻击.安全分析表明，能够满足智能电网的安全要求.性能分析实验中，和其他同类方案对比，仅需要较低的计算开销和通信开销.     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计与实现

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别,先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理,对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快$精度高$性能稳定,适合在嵌入式系统中应用.     

保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术

针对智能电网中的大数据安全和隐私保护问题,梳理了当前智能电网大数据安全与隐私保护关键技术,按照保护隐私的智能电网大数据分析挖掘技术路线,提出一种保护隐私的智能电网关联规则挖掘方案,即使用简单的加法秘密共享方案,加密和发送电表数据给可信第三方,并在安全聚合协议下汇总电表数据,使用安全多方计算关联规则的支持度和置信度。保护隐私的智能电网大数据挖掘使得电力公司在不泄露客户隐私信息的前提下,能够提高服务质量。     

云计算环境下数据安全与隐私保护研究综述

用户数据安全与隐私保护是云计算环境中最重要的问题之一,通常采用密码学技术保护数据安全与隐私. 目前,基于密码学技术的数据安全查询、分享以及差分隐私保护是国内外的研究热点. 本文主要针对密文查询、密文分享和差分隐私等当前国内外研究的现状进行综述,指出存在的问题与不足. 在此基础上,重点介绍了文章作者团队在云计算环境下数据安全与隐私保护的最新研究成果. 在密文查询方面,提出了空间关键字密文检索技术,实现了轻量级的访问控制和多关键字搜索;在密文分享方面,提出了跨密码系统的细粒度密文分享方法,使用户可以指定访问控制策略将加密数据分享给不同加密系统中的用户. 最后,指出了当前研究中尚待解决的问题以及未来研究方向.     

基于直方图平移的加密域可逆水印算法

为了能保证载体所有者隐私的安全性和原始载体图像的完整性,提出了一种在加密域中进行直方图平移的可逆水印算法.该算法首先对原始载体图像和数字水印进行加密,然后利用直方图平移的方法进行加密水印的嵌入和提取,保证在数字水印的嵌入和提取过程中不会影响到原始载体图像,并具有隐私保护的功能.实验结果表明,该算法能够在加密域中直接进行加密数字水印的嵌入和提取,提高了直接解密图像的峰值信噪比,确保了可逆隐藏的安全性.     

基于区块链的智能电表身份认证方案

能源互联网是未来发展的趋势,能够实现电力资源在用户和能源系统中的双向流通.智能电表作为连接用户和能源系统的关键点,具有用户身份信息和大量有效的电力交易数据,而这些信息会造成用户隐私泄露.为保护用户隐私,提出了基于区块链的智能电表身份认证方案,利用Merkle树原理对智能电表身份信息进行处理并存储在区块链中,实现智能电表身份有效认证的同时,使智能电表身份信息具有不可篡改性,并破坏了用户身份和电力数据之间的可关联性,能够有效抵御内部和外部攻击者获取用户隐私.通过利用区块链的自身特性,保证了交易数据的完整性和有效性.     

基于零知识证明的区块链隐私保护算法

为了更好地解决在区块链中完成交易时所存在的隐私问题,在Paillier加密算法的基础上,提出了一种既能够对交易数据加密又能够支持零知识证明的区块链隐私保护算法.首先在应用端生成交易后的密文和零知识证明过程中所需要的证据,然后在智能合约端利用证据对交易结果进行合法性校验.基于联盟链中的Fabric平台,分别使用32和64 bit的交易数据对其进行测试,结果表明:所提算法不仅可以保护用户在区块链中完成交易时的隐私,而且具有较高的运行效率.     

基于对抗样本的深度学习图像压缩感知方法

压缩感知是研究数据采样压缩与重构的信号处理新理论,近年来研究人员将深度学习运用到图像压缩感知算法中,显著提高了图像重构质量.然而,图像信息常与隐私关联,高质量的重构图像在方便人们观赏的同时,带来了隐私保护的问题.本文基于深度学习理论,提出一种对抗的图像压缩感知方法.该方法将压缩理论和对抗样本技术统一于同一个压缩感知算法,通过设计损失函数,联合重构误差和分类误差来训练压缩感知深度神经网络,使得压缩感知重构样本同时也是一个对抗样本.因此,重构图像在保证重构质量的同时,也能对抗图像分类算法,降低其识别率,达到保护图像隐私的效果.在Cifar-10和MNIST图像集上进行的实验结果表明,和已有的压缩感知方法相比,我们提出的对抗压缩感知方法以损失仅10%的图像重构质量为代价,使得图像分类精度下降了74%,获得了很好的对抗性能.     

全景探测器的简单实现

在战场中,为了全方位地了解战场周围的环境,为指挥员制定作战计划提供更好的依据,同时保证侦察人员的安全,需要利用探测器来观察。提出了一种简单的基于双摄像头的全景探测方法,通过对两个摄像头固定在一个平面上,并且两个摄像头的夹角也同时固定,夹角需保证摄像头所采集的图像具有一定的重合度。然后将两摄像头采集的图像运用特征匹配的方法进行拼接,获得最终的全景图像。在考虑光照对摄像头的图源产生一定影响的情况下,提出一种计算RGB三通道像素值平均变化法来进行曝光差异矫正。实验结果表明,获得全景图速度快,精度高且质量较好,具有很好的实用价值。     

基于经验小波变换的基因关联隐私保护实验研究

为了解决某类风湿性关节炎与致病基因单核苷酸多态性(Single-Nucleotide Polymorphism,SNP)的相关度研究中,针对病人隐私保护强度与数据可用性的权衡问题,提出一种新型的基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的隐私保护方法.该方法通过对差分隐私加噪机制产生的数据进行EWT变换和分解,然后计算各EWT分量的峭度值并筛选出可能的噪声分量,去除一定的噪声分量后对信号进行重构得到新数据,基于该数据进行致病基因相关度排序.实验结果表明使用该方法能在保证差分隐私保护强度的情况下提高数据可用性,实现了隐私保护强度与数据可用性的合理权衡.     

一种基于CCD的嵌入式虹膜识别系统设计

通过普通摄像头得到的虹膜图像的纹理通常是模糊的,不能直接用于虹膜识别;先对虹膜图像获取、内外边缘定位,然后采用基于B样条的FFD模型对图像进行配准,采用小波变换对图像进行融合,然后对图像进行二值化和特征提取处理;对虹膜识别中的算法进行改进,提出了一种嵌入式虹膜识别算法,对该算法的实验表明,算法运算速度快,精度高,性能稳定,适合在嵌入式系统中应用。