論文の概要: Practical Implications of Implementing Local Differential Privacy for Smart grids

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.11920v1
• Date: Fri, 14 Mar 2025 23:11:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 15:58:29.698873
• Title: Practical Implications of Implementing Local Differential Privacy for Smart grids
• Title（参考訳）: スマートグリッドにおける局所微分プライバシー実装の実践的意義
• Authors: Khadija Hafeez, Mubashir Husain Rehmani, Sumita Mishra, Donna OShea,
• Abstract要約: スマートグリッドのための LDP モデルを実装する際の課題について論じる。 本稿では, LDPの理論的モデルを, 様々なユーティリティ機能のためのスマートグリッドの実践的な設定に翻訳することの課題について論じる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.07499722271664144
• License:
• Abstract: Recent smart grid advancements enable near-realtime reporting of electricity consumption, raising concerns about consumer privacy. Differential privacy (DP) has emerged as a viable privacy solution, where a calculated amount of noise is added to the data by a trusted third party, or individual users perturb their information locally, and only send the randomized data to an aggregator for analysis safeguarding users and aggregators privacy. However, the practical implementation of a Local DP-based (LDP) privacy model for smart grids has its own challenges. In this paper, we discuss the challenges of implementing an LDP-based model for smart grids. We compare existing LDP mechanisms in smart grids for privacy preservation of numerical data and discuss different methods for selecting privacy parameters in the existing literature, their limitations and the non-existence of an optimal method for selecting the privacy parameters. We also discuss the challenges of translating theoretical models of LDP into a practical setting for smart grids for different utility functions, the impact of the size of data set on privacy and accuracy, and vulnerability of LDP-based smart grids to manipulation attacks. Finally, we discuss future directions in research for better practical applications in LDP based models for smart grids.
• Abstract（参考訳）: 最近のスマートグリッドの進歩は、電力消費のほぼリアルタイム報告を可能にし、消費者プライバシに関する懸念を高めている。 ディファレンシャルプライバシ(DP)は、信頼できるサードパーティによってデータに計算されたノイズが付加される、あるいは個々のユーザがローカルに情報をゆがめ、ランダム化されたデータをアグリゲータに送信するだけで、ユーザを保護し、プライバシを集約する、実行可能なプライバシソリューションとして現れています。 しかし、スマートグリッドのためのローカルDP(LDP)プライバシモデルの実装には、独自の課題がある。 本稿では,スマートグリッドのための LDP モデルを実装する上での課題について論じる。 数値データのプライバシ保存のためのスマートグリッドにおける既存のLCPメカニズムを比較し、既存の文献におけるプライバシパラメータの選択方法、その制限、プライバシパラメータの選択に最適な方法が存在しないことについて議論する。 また,LDPの理論的モデルを,さまざまなユーティリティ機能のためのスマートグリッドの実践的な設定に翻訳する上での課題,プライバシと正確性に対するデータセットのサイズの影響,攻撃を操作するためのLDPベースのスマートグリッドの脆弱性についても論じる。 最後に,LDPモデルを用いたスマートグリッドの実用化に向けた今後の方向性について論じる。

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