論文の概要: Privacy-Preserving Analytics for Smart Meter (AMI) Data: A Hybrid Approach to Comply with CPUC Privacy Regulations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.08237v1
- Date: Tue, 13 May 2025 05:30:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-14 20:57:54.431453
- Title: Privacy-Preserving Analytics for Smart Meter (AMI) Data: A Hybrid Approach to Comply with CPUC Privacy Regulations
- Title（参考訳）: スマートメータ(AMI)データのためのプライバシ保護分析: CPUCプライバシ規則を補完するハイブリッドアプローチ
- Authors: Benjamin Westrich,
- Abstract要約: カリフォルニア州では、規制決定は顧客のエネルギー使用データに対する厳格なプライバシー保護を義務付ける。
データ匿名化、プライバシー保護機械学習、合成データ生成、暗号化技術から引き出されたソリューションについて検討する。
これにより、機械学習モデル、エネルギー消費データに関する統計および計量分析を含む高度な分析が、個人のプライバシーを損なうことなく実行できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Advanced Metering Infrastructure (AMI) data from smart electric and gas meters enables valuable insights for utilities and consumers, but also raises significant privacy concerns. In California, regulatory decisions (CPUC D.11-07-056 and D.11-08-045) mandate strict privacy protections for customer energy usage data, guided by the Fair Information Practice Principles (FIPPs). We comprehensively explore solutions drawn from data anonymization, privacy-preserving machine learning (differential privacy and federated learning), synthetic data generation, and cryptographic techniques (secure multiparty computation, homomorphic encryption). This allows advanced analytics, including machine learning models, statistical and econometric analysis on energy consumption data, to be performed without compromising individual privacy. We evaluate each technique's theoretical foundations, effectiveness, and trade-offs in the context of utility data analytics, and we propose an integrated architecture that combines these methods to meet real-world needs. The proposed hybrid architecture is designed to ensure compliance with California's privacy rules and FIPPs while enabling useful analytics, from forecasting and personalized insights to academic research and econometrics, while strictly protecting individual privacy. Mathematical definitions and derivations are provided where appropriate to demonstrate privacy guarantees and utility implications rigorously. We include comparative evaluations of the techniques, an architecture diagram, and flowcharts to illustrate how they work together in practice. The result is a blueprint for utility data scientists and engineers to implement privacy-by-design in AMI data handling, supporting both data-driven innovation and strict regulatory compliance.
- Abstract（参考訳）: スマート電気とガスメータの高度な計測インフラ(AMI)データは、ユーティリティやコンシューマーにとって貴重な洞察を提供するだけでなく、プライバシー上の懸念も引き起こす。
カリフォルニア州では、規制上の決定(CPUC D.11-07-056とD.11-08-045)が、Fair Information Practice Principles (FIPPs)によって導かれる顧客のエネルギー使用データに対する厳格なプライバシー保護を義務付けている。
我々は、データ匿名化、プライバシー保護機械学習(差分プライバシーとフェデレーション学習)、合成データ生成、暗号化技術(セキュアなマルチパーティ計算、同型暗号化)から引き出されたソリューションを包括的に探求する。
これにより、機械学習モデル、エネルギー消費データに関する統計および計量分析を含む高度な分析が、個人のプライバシーを損なうことなく実行できる。
実用データ分析の文脈において,各手法の理論的基礎,有効性,トレードオフを評価し,これらの手法を実世界のニーズに合わせた統合アーキテクチャを提案する。
提案されたハイブリッドアーキテクチャは、カリフォルニアのプライバシ規則やFIPPの遵守を保証すると同時に、予測やパーソナライズされた洞察から学術研究やエコノメトリまで、個人のプライバシを厳格に保護し、有用な分析を可能にするように設計されている。
数学的定義と導出は、プライバシー保証とユーティリティ含意を厳格に示すのに適当に提供される。
テクニックの比較評価、アーキテクチャ図、フローチャートなどを使って、実際にどのように連携するのかを説明しています。
その結果は、ユーティリティデータサイエンティストとエンジニアがAMIデータハンドリングにプライバシ・バイ・デザインを実装するための青写真であり、データ駆動のイノベーションと厳格な規制コンプライアンスの両方をサポートする。
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