ВОПРОСЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО УЧЕТА И КОНФИДЕНЦИАЛЬНОСТИ ДАННЫХ

В общем, интеллектуальный учет касается использования некоторых интеллектуальных измерительных устройств в месте нахождения клиента и регулярного процесса чтения, обработки и предоставления информации о потреблении клиенту. Следует отметить, что существует четкое различие между интеллектуальным счетчиком (https://binabi.ru/schetchiki_elektroenergii/) и интеллектуальным измерением. Первый — это индивидуальное устройство, установленное в доме клиента или объекте, в первую очередь измерение потребления энергии. Второй — это общее применение интеллектуальных счетчиков в большем масштабе, подключенных к сетке. В частности, законодательная база ЕС относится к «интеллектуальным системам учета». В пояснительной записке Европейской комиссии по директиве 2009/72 / EC [8] приводится описание понимания Комиссией системы учета, которая является «способностью обеспечивать двунаправленную связь между потребителем и поставщиком / оператором и содействовать услугам, которые способствовать повышению энергоэффективности внутри дома».

Умный учет, по-видимому, является средством для повышения цен на электроэнергию, и поэтому для поощрения вовлеченных сторон существует много преимуществ, связанных с интеллектуальными измерительными системами.

С точки зрения отдельных клиентов (конечный пользователь) основными преимуществами являются [6, 7]:
— доступ к подробным данным для управления потреблением энергии;
— более точное и своевременное выставление счетов;
— Возможность пользоваться гибкостью спроса;
— Возможность внедрения решений по безопасности в быту и оборудовании посредством улучшения качества электроэнергии и управления разбивкой;
— Другие, такие как обнаружение сбоев в работе бытовой техники, обнаружение отходов, обнаружение неожиданной активности или бездействия, что может быть возможно с помощью интеллектуальных контроллеров домашних устройств.
Для поставщика энергии интеллектуальный учет предлагает, среди прочих [6, 7]:
— Возможность внедрения подхода реагирования на спрос, что особенно важно на рынке электроэнергии, занимающегося пиковыми нагрузками;
— снижение затрат на показания измерений по сравнению с ручным сбором данных;
— Сокращение процесса повторного заполнения бэк-офиса;
— Неправильное использование и обнаружение мошенничества.

С другой стороны, также существуют затраты, связанные с реализацией интеллектуального учета. Понятно, что внедрение интеллектуальных счетчиков приведет к издержкам, включая начальную стоимость счетчиков, расходы на связь и, возможно, более высокие затраты на техническое обслуживание электрических устройств.
Тем не менее, серьезные затраты, связанные с интеллектуальными системами учета, касаются защиты данных клиентов и обеспечения конфиденциальности. Поэтому при построении инфраструктуры интеллектуального измерения и специализированных решений особое внимание следует уделять вопросам защиты данных и безопасности, чтобы обеспечить безопасную передачу данных и защиту конфиденциальных данных потребителей от несанкционированного доступа или взлома.
Целью данной статьи является систематизация различных проблем с данными и защита конфиденциальности для интеллектуальных сетей. В частности, мы обсуждаем различные проблемы безопасности, связанные с архитектурой системы, возможные средства защиты данных и демонстрируем основные проблемы исследований в обеспечении конфиденциальности для интеллектуальных измерительных решений.

Системы ИКТ (информационные и коммуникационные технологии), включая интеллектуальный учет и автоматизацию сетей, обладают функциональностью, безопасностью и требованиями в реальном времени, которые необходимо выполнить в целом и технически и экономически целесообразно. Угрозы безопасности в интеллектуальных интеллектуальных решениях включают в себя фальсификацию данных, чтобы манипулировать фактурированием, утечкой частных данных, связанных с образом жизни и финансовой ситуацией клиентов, и, наконец, манипулирование командами управления сеткой, которые могут угрожать всей сети.
Особые проблемы возникают из-за большого масштаба смарт-сетки и потому, что системные компоненты широко распространены в полевых условиях. По этой причине компоненты должны быть очень стабильными и безопасными, особенно в свете концепции кибербезопасности. Эта концепция определяется как осведомленная о потоках, передаваемых компьютерами, и защите активов от модификации или повреждения от случайного или злонамеренного использования.

Типичная интеллектуальная измерительная архитектура состоит из следующих элементов [2]:
1) устройство учета со связанными устройствами на сайте заказчика, которое может быть дополнительно подключено к интеллектуальному домашнему контроллеру для управления использованием приборов (с учетом тарифной информации и затрат энергии);
2) инфраструктура связи и обработки данных между клиентскими устройствами и транзакционными системами поставщика коммунальных услуг;
3) Центральная система управления данными, которая находится на сайте поставщика, и имеет возможность, в частности, запускать / выключать поставку коммунальных услуг, обрабатывать данные для целей взаимоотношений с клиентами, архивировать данные в соответствии с требованиями законодательства и, при необходимости, предоставлять данные к потребителям, например, через веб-страницу.

Эта система формируется набором программного обеспечения, оборудования, операторов и информационного потока. Однако в целях согласованности мы вкратце расскажем о сторонах, участвующих в интеллектуальном измерении, которые показывают, что они связаны не только из-за потока электроэнергии, но и потока данных. Мы можем различать:
— Клиенты (индивидуальные и деловые); Это конечные пользователи, которые получают питание. Они генерируют шаблоны использования и конкретную информацию об индивидуальном потреблении. Это конфиденциальные данные, которые должны быть защищены для сохранения конфиденциальности пользователей. Предполагается, что клиенты будут иметь доступ к данным на разных уровнях детализации, чтобы выбрать выгодный тариф и иметь возможность управлять своими привычками использования и электроприборами.
— Умные измерительные приборы; Они устанавливаются в месте расположения клиента для записи потребляемой энергии в разные временные окна и отправки измерений клиенту и / или агрегатору. Каждый клиент должен быть оснащен не менее одного метра, поэтому они обычно представляют собой небольшие и дешевые устройства с ограниченной вычислительной мощностью.
— Оператор сети (Поставщик); Это компания, которая контролирует распределение электроэнергии и транспортную инфраструктуру. Поток данных для операторов имеет решающее значение, поскольку они могут использовать данные об использовании и распределении электроэнергии для управления своими ресурсами. С подробными данными о потреблении возможна более эффективная балансировка нагрузки.
— Сеть связи; Это касается общения между всеми сторонами, участвующими в сетке интеллектуальных счетчиков. Из-за чувствительной передачи данных все каналы связи должны быть защищены.
— Производитель электроэнергии (электростанция); Это компания, которая производит и продает электроэнергию потребителям через инфраструктуру поставщика. Производитель должен учитывать данные о спросе (для корректировки произведенной электроэнергии) и данные общего потребления для выставления счетов каждому потребителю в соответствии с контрактным тарифом.

Использованные источники

[1] Acs G., Castelluccia C. (2011) I  have a DREAM! (Differentially PrivatE smart Metering), Information Hiding Conference, May 18-20 2011. crysys.hu/~acs/publications/AcsC11ih.pdf [access on 03/10/2013]

[2] Bator M., Orłowski A., Ząbkowski T. (2012) Smart Metering – a brief overview of projects, benefits and applications, Information Systems in Management 1(1), 72-83.

[3]   Department of Energy and Climate Change (2012) Smart Metering Implementation Programme, Data access and privacy, Government response to consultation, London  decc.gov.uk/en/content/cms/consultations/cons_smip/cons_smip.aspx [access on 02/10/2013]

[4] Erkin Z., Tsudik G. (2012) Private computation of spatial and temporal power consumption with smart meters, International Conference on Applied Cryptography and Network Security June 26-29, 2012, Springer-Verlag, 561–577.

[5] Erkin Z., Troncoso-Pastoriza J., Lagendijk R., Perez-Gonzalez F. (2013) Privacy- preserving data aggregation in smart metering systems: An overview, Signal Processing Magazine, IEEE, 30(2), 75–86.

[6] European Smart Metering Alliance [ESMA] (2008) Definition of Smart Metering and Application and Identification of Benefits 

vtt.fi/inf/julkaisut/muut/2008/Definition_of_smart_metering_and_applicat ions_and_identification_of_benefits.pdf [access on 30/09/2013]

[7] European Smart Metering Alliance [ESMA] (2010) Smart Metering Guide Energy Saving and the Customer, ecn.nl/docs/library/report/2011/o11004.pdf [access on 30/09/2013]

[8]   EU Commission Staff Working Paper (2009) Interpretative Note on Directive 2009/72/EC Concerning Common Rules for the Internal Market in Electricity and Directive, Brussels, 22 January 2010,  ec.europa.eu/energy/gas_electricity/interpretative_notes/doc/implementation_no tes/2010_01_21_the_unbundling_regime.pdf [access on 30/09/2013]

[9] Garcia F.D., Jacobs B. (2010) Privacy-friendly energy-metering via homomorphic encryption, 6th Workshop on Security and Trust Management (STM 2010), Lecture Notes in Computer Science, 6710, 226–238.

[10]   Keemink S., Roos B. (2008) Security analysis of dutch smart metering systems. Technical report, Universitait van Amsterdam, July 2008. staff.science.uva.nl/~delaat/rp/2007-2008/p33/report.pdf [access on 05/10/2013]