基于多方安全计算的电力云平台数据共享与隐私保护.pdf

2023 年 7 月基于多方安全计算的电力云平台数据共享与隐私保护谢斌1袁邓捷2（1.国网信通股份安徽继远软件有限公司，安徽 合肥 230000；2.南京中金长远信息技术有限公司合肥分公司，安徽 合肥 230000）【摘要】为解决电力云平台中的数据共享和隐私保护问题袁对电力云平台的数据共享与隐私保护方案展开了研究袁分析了当前电力云平台中的数据共享需求和隐私保护挑战袁通过应用多方安全计算袁提出一种适用于电力云平台的数据共享与隐私保护方案袁以实现数据共享安全和优化隐私保护效果袁以期为相关人员提供有益参考遥【关键词】电力云平台曰数据共享曰隐私保护曰多方安全计算【中图分类号】TP309【文献标识码】A【文章编号】1006-4222（2023）07-0046-030 引言随着电力云平台的快速发展，数据共享和隐私保护成为其中的关键问题。在电力云平台中，不同参与方需要进行数据共享，以实现协同运营和资源优化，但同时也面临着隐私泄露的风险。传统的加密方法在保护数据隐私方面具有一定局限性，因此需要引入多方安全计算来解决这一问题。多方安全计算允许多个参与方在不泄露私密数据的前提下，进行联合计算和数据共享。1 电力云平台概述1.1 电力云平台的定义和特点电力云平台是基于云计算技术的电力系统管理平台，通过将传统电力系统与信息技术相结合，实现了对电力数据的集中管理、分布式计算和智能化决策。该平台能够集成和管理分布式能源资源，如太阳能、风能和储能系统，以高效利用和协调调度能源。同时，电力云平台能够处理和分析大量电力数据，包括供电负荷、设备状态和能源消耗等，以支持数据驱动的决策和优化。通过引入人工智能和机器学习技术，电力云平台可实现对电力系统的智能监测、预测和优化，提高供电可靠性和经济性。此外，电力云平台具有开放性和互联性，提供开放的接口，各类电力设备和系统能够互联互通，实现跨厂商、跨平台的协同工作和资源共享。电力云平台能够监测、控制和管理电力系统的各个环节，为电力行业的智能化和可持续发展提供了重要支持。1.2 电力云平台中的数据共享需求和隐私保护挑战在电力云平台中，数据共享是实现高效运行和资源优化的关键。不同电力设备、系统和用户需要共享各自的数据，以实现协同工作。数据共享能够优化电力系统的协同调度、故障诊断、能源交易，提高整体效能。然而，电力云平台的数据共享也带来了隐私保护问题。电力数据涉及能源消费、供电负荷、设备状态等敏感数据。同时，电力云平台涉及多个参与方，包括电力公司、用户、第三方服务提供商等，需要确保数据共享的安全性和合规性1。因此，电力云平台需要在数据共享与隐私保护之间找到平衡点。一方面，要确保数据的可用性和高效共享，以满足电力系统的协同运行需求。另一方面，要采取有效的隐私保护措施，如数据加密、身份验证、访问控制等，以保护用户隐私和数据安全。2 多方安全计算介绍2.1 多方安全计算的基本原理和概念多方安全计算是一种计算模型，旨在解决多个参与方之间共享数据时的隐私保护和安全性问题。其基本原理是在不泄露私密数据的前提下，实现多个参与方之间的协同计算。在多方安全计算中，参与方可以输入自己的私密数据，通过执行协议和算法，得到计算结果，同时不暴露各自的输入数据。多方安全计算涉及零知识证明、多方安全计算协议、加密算法和安全参数设置等基本概念。零知识证明允许参与方在不泄露敏感数据的情况下证明某个论断的真实性。多方安全计算协议定义了参与方之间的通信和计算过程，确保数据的隐私和完整性。加密算法用于对数据进行加密和解密，保护数据的网络安全462023 年 7 月机密性。安全参数设置需要综合考虑参与方的计算能力、通信成本和安全需求，以确保协同计算的效率。这些基本概念为多方安全计算提供了理论基础和技术支持，能够实现安全协同计算，满足数据共享和隐私保护需求。2.2 常用的多方安全计算协议和算法多方安全计算允许多个参与方共同计算某一函数输出，而无须任何一方公开其私有输入。常用的多方安全计算协议和算法包括以下 4 种：淤同态加密算法，如 Paillier 和 ElGamal，允许对密文进行特定的数学运算，从而得到加密的结果，而不需要解密中间状态2。于秘密分享协议，其基本思路是将数据分解成多个部分（或称为“片段”）并分享给多个参与方，每个参与方只能得到原始数据的一部分，只有多个参与方合作，收集到足够多的片段时才能重构原始数据。盂基于混淆电路的 Yao 协议，通过“混淆”每一个计算门以保护数据隐私。榆零知识证明，允许证明者证明某个信息的正确性，而不必揭示该信息本身。这些协议和算法都为多方安全计算和数据共享提供了坚实的理论基础，并被广泛应用于各种需要保护数据隐私的场合。2.3 多方安全计算在数据共享和隐私保护中的应用多方安全计算在数据共享和隐私保护中有广泛的应用。具体如下：淤数据聚合和分析，允许多个参与方在加密状态下进行计算，从而得到聚合结果，同时保护个体数据的隐私。于隐私保护的机器学习，通过在加密状态下进行模型训练和参数更新，确保数据隐私的同时实现多方协同学习和模型改进。盂实现多方共享数据并对数据进行交互式分析，通过数据查询和联合分析等操作，促进数据共享和知识发现，同时保护敏感数据。榆隐私保护的数据挖掘。可在加密状态下进行模式识别和分类等操作，从中提取有价值的信息，同时不暴露原始数据的细节和个体隐私。3 电力云平台数据共享方案设计3.1 需求分析和数据分类在设计电力云平台的数据共享方案之前，需进行需求分析和数据分类。需求分析阶段涉及与参与方沟通，了解数据共享的目标和参与方具体需求。这包括确定数据共享的目的，如优化能源调度、改善电力系统运行效率等。同时，需要了解各参与方对共享数据的需求，如电力公司需要实时的供电负荷数据，能源供应商需要风能和太阳能发电数据等。此外，还需确定数据访问权限，以保护敏感数据的隐私性。数据共享时效要求也是需重点考虑的因素，包括实时数据共享和历史数据的批量共享。要协商共享数据的格式和标准，以确保数据的一致性和互操作性。在数据分类方面，需要将电力云平台中的数据进行分类和标记。首先，根据数据的敏感程度划分数据，如公开数据、机密数据、个人身份信息等。其次，根据数据的类型进行分类，包括供电负荷数据、发电数据、电力设备状态数据等。再次，还可以按数据的来源进行分类，如传感器数据、监测设备数据、用户反馈等。最后，根据数据的粒度进行分类，如按小时、按天、按月等。通过需求分析和数据分类，可以确定数据共享的目标和范围，并为后续的方案设计提供指导，有助于确定数据共享安全策略、权限管理机制以及隐私保护措施的设计3。例如，对于敏感数据，可以采用加密技术进行保护，并限制访问权限。对于不同参与方的数据需求，可以设计数据共享标准接口，以实现数据的互通和互操作。3.2 基于多方安全计算的数据共享框架设计基于多方安全计算设计数据共享框架是电力云平台中实现数据安全共享的关键步骤。在设计数据共享框架时，需进行需求分析和数据分类，确定共享数据的类型和敏感程度，并制定相应的访问控制和权限管理机制。框架设计还需选择适合的多方安全计算协议，如求和、乘法、比较等协议，以实现参与方之间的安全计算。同时，采用同态加密算法或其他加密技术对数据进行加密，保证数据的机密性。为确保计算结果的正确性和完整性，需要进行结果验证，利用零知识证明验证计算结果的准确性，防止发生篡改或欺骗行为。在基于多方安全计算的数据共享框架中，参与方先经过身份验证并获取访问权限，再根据数据类型和共享需求对数据进行分类和分割。可以根据类型、敏感程度和来源等因素分类数据，数据分割是为了方便进行安全计算处理。参与方使用多方安全计算协议进行计算，其中涉及密文计算和加密结果的解密操作。通过解密操作获取最终的计算结果，并进行结果验证，确保结果的准确性和完整性。3.3 数据共享的安全性和效率优化策略在设计电力云平台数据共享方案时，需要考虑数据共享的安全性和效率。为了提高数据共享的安全性，可以采取优化数据加密与解密、选择与优化多方安全计算算法以及访问控制与权限管理等策略。优化数据加密和解密包括选择合适的加密算法和参数，同时优化解密操网络安全472023 年 7 月作以提高效率。选择和优化多方安全计算算法可以减少通信轮数与计算量，降低通信过程中的安全风险，并通过数据分割和分布式计算减轻单个参与方的计算压力。访问控制和权限管理确保只有合法用户能够访问共享数据，并加强对数据共享过程的监控。为了提高数据共享的效率，可以采取数据分割与分布式计算、硬件加速与优化、缓存与预处理等策略。数据分割和分布式计算将大规模数据分割并分布到不同参与方进行计算，以减轻计算压力。使用中央处理器（central processing unit,CPU）和现场可编程逻辑门阵列（field programmable gate array,FPGA）等硬件，可以提高数据处理和计算速度，同时优化算法和硬件协同工作，进一步提升数据共享的安全性和效率4。利用缓存技术预加载和预处理频繁访问的数据，以缩短计算时间，提高响应速度和效率。4 电力云平台隐私保护方案设计4.1 隐私保护需求分析和隐私度量指标在设计电力云平台的隐私保护方案时，需要进行隐私保护需求分析，并确定适用的隐私度量指标。隐私保护需求分析包括识别敏感数据和私密数据，以及确定隐私保护的具体需求，如数据隐私保护、数据访问控制、数据匿名化处理和数据脱敏等。隐私度量指标用于评估隐私保护方案的有效性和隐私保护水平，包括数据可识别性、信息熵、互信息、隐私损失和隐私风险等指标。根据隐私保护需求分析和使用适当的隐私度量指标，可以确保电力云平台的隐私保护方案能够满足隐私保护需求，并提供有效的隐私保护措施，有利于保护用户和电力系统参与方的个人隐私和敏感数据，确保数据访问的合法性，降低数据的可识别性，降低数据共享和协同计算过程中的隐私风险。4.2 基于多方安全计算的隐私保护方案设计基于多方安全计算的隐私保护方案设计旨在保护电力云平台中的用户隐私和敏感数据。该方案包括数据加密和解密、数据分割和分发、零知识证明、访问控制和权限管理、差分隐私保护以及多方安全计算协议和算法。采用合适的加密算法对敏感数据进行加密，并在计算和共享数据之前进行解密操作，确保数据的机密性。将数据分割成多个部分，并分发给参与方，限制每个参与方只能获取部分数据，降低数据泄露风险。采用零知识证明协议进行数据验证，确保数据的完整性。建立严格的访问控制和权限管理机制，限制对敏感数据的访问和使用。采用差分隐私技术添加噪声或扰动来隐藏个体信息，保护数据隐私。采用多方安全计算协议和算法实现安全的协同计算和数据共享。通过设计和实施隐私保护方案，可以有效保护用户隐私和敏感数据，确保数据的机密性和安全性。4.3 隐私保护的安全性和性能优化策略具体策略如下：淤利用差分隐私技术对敏感数据添加噪声或扰动，以平衡隐私保护和数据效用之间的关系，并根据数据敏感程度和隐私需求选择合适的噪声参数。于通过数据脱敏和匿名化处理，消除直接关联个体的风险，确保数据在共享和使用过程中无法追溯到特定个体。盂建立严格的访问控制和权限管理机制，通过身份验证、访问令牌和权限控制等技术，限制数据访问范围和权限。榆选择高效且安全的加密算法，并优化其实现方式和参数设置，以提高加密和解密的效率，降低计算和通信开销。虞通过优化多方安全计算协议和算法，降低通信和计算的复杂性，提高性能效率。愚建立全面的监测和审计机制，实时监控数据访问和使用情况，及时检测和防止隐私泄露，并追踪和记录违规行为，确保隐私数据的安全性和合规性5。通过综合应用以上策略，电力云平台可以在保护隐私的同时，提升性能效率，实现数据共享和协同计算的目标。5 结语随着电力云平台的发展和数据共享需求增长，隐私保护成为一个严峻的挑战。本文通过多方安全计算，为电力云平台提供了数据共享和隐私保护的设计方案，为实现数据共享和协同计算奠定基础，并保护了个体隐私和数据安全。未来应进一步探索更加高效和灵活的隐私保护方案，以应对不断变化的需求。参考文献1 钟云南，陈冬隐，翁贞，等.微服务架构的电力云平台设计与实现J.粘接，2022（8）：174-176，181.2 蒋凯元.多方安全计算研究综述J.信息安全研究，2021，7（12）：1161-1165.3 朱矩昌.基于云平台的电力企业数据传输安全保护技术研究J.中国新通信，2022，24（19）：101-103.4 邓丽娟，郭健，黄河滔.基于区块链技术的电力营销数据远距离共享方法J.电力系统装备，2023（1）：163-165.5 戚伟强，蒋鸿城，裴旭斌，等.基于云平台的电力数据中心自动运维体系研究J.电力信息与通信技术，2016，14（7）：97-101.作者简介院谢斌（1983），男，汉族，江苏海安人，本科，工程师，研究方向为网络安全及云计算。网络安全48