一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法与流程

1.本发明涉及物联网电表技术领域，特别涉及一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法。


背景技术：

2.物联网智能电表是一种能够实时监测和记录电能使用情况的电表，通过与互联网连接，可以实现远程监控、远程控制和数据分析等功能。然而，随着大数据和个人隐私保护的重要性日益增加，对于物联网智能电表中所产生的大量电能使用数据的隐私保护变得尤为关键。微分隐私就是一种用于保护个人数据隐私的技术，在物联网智能电表中得到了广泛应用。
3.微分隐私通过对个人数据进行加噪处理，使得从数据中无法推断出特定个体的真实信息。在物联网智能电表中收集到的电能使用数据经过噪声添加，以便保护用户的隐私。噪声可以是随机噪声或者是根据特定的隐私保护算法生成的噪声。添加噪声后，即使攻击者获取到了电能使用数据，也无法准确还原出原始的用户信息。为了进一步增强隐私保护，物联网智能电表可以将电能使用数据进行聚合处理。聚合可以是对一组用户数据进行统计分析，或者是将数据分成多个区间进行聚合，从而降低了攻击者获取个体信息的可能性。
4.同时，差分隐私是一种特殊的微分隐私技术，通过引入噪声和扰动来保护个体数据隐私。在物联网智能电表中应用差分隐私，可以对电能使用数据进行微小的扰动，以保护用户的隐私。通过差分隐私技术，即使攻击者获取到了部分数据，也无法准确推断出个体的电能使用情况。
5.综上所述，物联网智能电表使用微分隐私保护技术，通过噪声添加、数据聚合、差分隐私和匿名化等手段，保护用户的隐私信息，同时实现电能使用数据的有效收集和分析。这些隐私保护技术可以有效降低攻击者获取用户个体信息的可能性，同时确保电能使用数据的准确性和可用性。
6.但是，经过发明人长期工作与研究发现，传统微分隐私保护技术中存在如下的技术问题亟需解决：
7.一、数据质量与可用性：传统技术在数据预处理和噪声添加过程中可能面临数据质量和可用性的问题。由于传统方法通常使用固定的噪声参数或随机噪声添加，噪声的强度可能无法适应不同数据特点和隐私要求，导致数据质量下降或不可用。
8.二、隐私泄露风险：传统技术中的噪声添加可能存在隐私泄露风险。噪声的添加方式可能不足以保护个体隐私，可能会导致数据仍然存在识别敏感信息的可能性，从而增加隐私泄露的风险。
9.三、噪声失真：传统方法在噪声添加过程中可能引入较大的噪声失真。过度的噪声添加可能导致数据的失真，使得从数据中提取有用的信息变得困难，降低了数据的可用性和准确性。
10.四、数据时序特性处理：传统技术在处理时间序列数据时可能没有充分考虑数据
的时序特性。时间序列数据的平滑处理和时序分析对于物联网智能电表数据具有重要意义，但传统方法可能未能充分利用数据的时序特征进行处理。
11.为此，提出一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法。


技术实现要素：

12.有鉴于此，本发明实施例希望提供一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，至少提供一种有益的选择；
13.本发明实施例的技术方案是这样实现的：
14.第一方面
15.一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，包括：
16.step1:数据预处理等预处理操作，确保数据质量和可用性；
17.step2:聚类分析：使用k-means算法对预处理后的数据进行聚类，将数据划分为不同的组；
18.step3:主成分分析：对每个聚类组内的数据应用主成分分析(pca)方法，降低数据维度并保留主要特征；
19.step4:概率分布拟合：对每个聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合，以便调整噪声的分布；
20.step5:添加微分隐私噪声：根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加拉普拉斯或高斯噪声；
21.step6:指数加权移动平均法：将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理；
22.step7:差分数据发布：计算噪声数据的差分值并发布差分数据，而非原始数据，以降低泄露隐私的风险。
23.step8:数据共享与访问控制：设计安全的数据共享和访问控制机制，确保用户隐私在整个数据处理流程中得到保护；
24.step9:评估与优化对所设计的微分隐私保护方法进行定期评估，检查隐私保护程度和数据可用性；如有必要，可对方法进行调整以提高保护效果。
25.在上述实施方式中：该微分隐私保护的物联网智能电表加密方法的在上述实施方式中：包括以下步骤：在step1中，进行数据预处理操作，如数据清洗、去噪和异常值处理，以确保输入数据的质量和可用性。可以使用各种数据预处理技术，如数据清洗算法、滤波算法和异常检测算法。
26.在step2中，采用k-means算法对预处理后的数据进行聚类分析。k-means算法将数据划分为k个不同的组，使得每个组内的数据点相似度最大化，并且组与组之间的相似度最小化。这样可以将数据划分为不同的聚类组，为后续步骤提供基础。
27.在step3中，对每个聚类组内的数据应用主成分分析(pca)方法。pca是一种降维技术，通过线性变换将原始数据映射到低维度空间，同时保留主要特征。pca可以减少数据维度，消除冗余信息，提取数据的主要成分。
28.在step4中，对每个聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合。通过对降维后的数据应用概率分布模型，如拉普拉斯分布或高斯分布，可以对噪声的分布进行调整，以更好
地适应数据的特征。
29.在step5中，根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加微分隐私噪声。可以使用拉普拉斯噪声或高斯噪声，根据隐私预算确定噪声的规模。噪声的添加使得从噪声数据无法准确推断出原始数据，从而保护用户隐私。
30.在step6中，将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理。指数加权移动平均法考虑了数据的时间依赖性，可以平滑数据并降低噪声对数据的影响，提高数据的可用性。
31.在step7中，计算噪声数据的差分值，并发布差分数据，而非原始数据。通过发布差分数据，可以进一步降低泄露隐私的风险，因为攻击者无法直接从差分数据中还原出原始数据。
32.在step8中，设计安全的数据共享和访问控制机制。确保只有经过授权的用户能够访问受保护的数据，并且对数据的共享进行安全管理。可以采用加密算法和访问控制策略来保护数据的机密性和完整性。加密算法可以确保在数据传输和存储过程中，即使数据被未授权的用户获取，也无法解密获得原始数据。同时，访问控制策略可以限制对数据的访问权限，只有经过授权的用户才能获取特定的数据，确保数据的安全性。
33.在step9中，定期评估和优化微分隐私保护方法。通过评估隐私保护方法的效果，包括隐私保护程度和数据可用性，可以了解方法的实际表现并发现潜在的问题。如果需要，可以对方法进行调整和优化，以提高隐私保护效果和数据可用性，以满足实际应用需求。
34.其中在一种在上述实施方式中：中：
35.在所述step2中，采用k-means算法：
36.step2.1、初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心c_1,c_2,...,c_k；
37.step2.2、将每个数据点分配到最近的聚类中心：计算每个数据点与所有聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心；
38.step2.3、更新聚类中心：根据分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。
39.step2.4、重复步骤step2.2～step2.3，直到聚类中心不再发生变化。
40.在上述实施方式中在所述step2中，采用k-means算法进行聚类分析的在上述实施方式中：包括以下步骤：
41.1.1.初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。这些初始聚类中心可以从数据集中随机选择，或者通过其他方法选择。初始聚类中心的选择对聚类结果有影响，因此需要谨慎选择。
42.1.2.将每个数据点分配到最近的聚类中心：对于每个数据点，计算其与所有聚类中心之间的距离，并将数据点分配给距离最近的聚类中心。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。这样，每个数据点都被分配到了一个聚类中心，形成了初始的聚类结果。
43.1.3.更新聚类中心：根据数据点的分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。即对每个聚类，计算该聚类内所有数据点的均值，得到新的聚类中心。这个过程将更新聚类中心的位置。
44.1.4.重复步骤2和3：重复执行步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。在每次迭代中，通过重新分配数据点和更新聚类中心，逐步优化聚类结果，使得聚类中心更准确地代表聚类内的数据点。
45.通过多次迭代，k-means算法不断调整聚类中心的位置，直至稳定。最终得到的聚类结果可以作为数据集的划分，为后续的数据处理和隐私保护提供基础。
46.其中在一种在上述实施方式中：中：
47.在所述step3中，主成分分析(pca)：
48.step3.1、计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)；
49.step3.2、对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n；
50.step3.3、选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p；
51.step3.4、将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。
52.在上述实施方式中：在所述step3中，主成分分析(pca)的在上述实施方式中：包括以下步骤：
53.3.1.计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)：将预处理后的数据矩阵x作为输入，计算其协方差矩阵cov(x)。协方差矩阵反映了数据之间的线性相关性，是pca分析的基础。
54.3.2.对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解：对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n。特征值表示数据在各个主成分上的方差，特征向量表示主成分的方向。
55.3.3.选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p：根据特征值大小，选择前k个最大的特征值所对应的特征向量，形成一个投影矩阵p。这些特征向量对应的主成分代表了数据中最重要的方差贡献。
56.3.4.将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y：将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。y＝xp，其中y是降维后的数据矩阵，x是原始数据矩阵，p是投影矩阵。降维后的数据矩阵y维度较低，保留了主要特征，同时减少了数据的维度。
57.通过pca降维，可以将原始数据在较低维度的空间中表示，以便后续的处理和分析。降维后的数据可以更好地反映数据的结构和特征，减少冗余信息，为后续的概率分布拟合和隐私保护提供更有效的数据。
58.其中在一种在上述实施方式中：中：
59.step5.1、根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b(laplace)或高斯噪声的标准差σ(gaussian)；
60.step5.2、为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声；
61.step5.3、将生成的噪声添加到数据中。
62.在上述实施方式中在所述step5中，根据隐私预算和数据敏感度添加拉普拉斯或高斯噪声的在上述实施方式中：包括以下步骤：
63.5.1.根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b(laplace)或高斯噪声的标准差σ(gaussian)：根据给定的隐私预算ε和数据敏感度，通过数学推导或统计分析，确定拉普拉斯噪声的比例参数b或高斯噪声的标准差σ。隐私预算ε是一个控制噪声的
强度和隐私保护程度的参数，数据敏感度表示数据的灵敏程度。
64.5.2.为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声：根据每个聚类组内的数据量，为每个数据点生成相应数量的拉普拉斯或高斯噪声。生成的噪声符合拉普拉斯分布或高斯分布的特征，并具有适当的尺度参数。
65.5.3.将生成的噪声添加到数据中：将生成的拉普拉斯或高斯噪声添加到每个聚类组内的数据中。可以采用逐点加法的方式，将噪声与对应的数据点相加。这样，每个数据点都被添加了相应的噪声，从而达到隐私保护的目的。
66.通过为数据添加噪声，可以模糊数据中的个体特征，使得从噪声数据无法准确推断出原始数据，从而保护用户的隐私。拉普拉斯噪声具有较好的隐私保护效果，在隐私预算允许的情况下可以更精确地控制噪声的强度。高斯噪声在一些情况下也被使用，其具有连续性和平滑性的特点，适用于某些数据分布情况。
67.其中在一种在上述实施方式中：中：
68.step6:指数加权移动平均法(ewma)：
69.设置：平滑参数α(0《α《1)；
70.对于时间序列中的每个数据点x_t；
71.计算加权移动平均值：y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)。
72.在上述实施方式中在所述step6中，指数加权移动平均法(ewma)的在上述实施方式中：包括以下步骤：
73.6.1.设置平滑参数α：首先，设置平滑参数α，其中0《α《1。平滑参数α决定了当前数据点与过去加权移动平均值之间的权重分配。较大的α值表示更高的权重给予当前数据点，较小的α值表示更高的权重给予过去的加权移动平均值。
74.6.2.对于时间序列中的每个数据点x_t：针对时间序列中的每个数据点x_t，执行以下计算步骤。
75.6.3.计算加权移动平均值：通过使用公式y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)，计算加权移动平均值。其中，y_t表示当前数据点x_t的加权移动平均值，y_(t-1)表示前一个数据点的加权移动平均值。
76.通过将当前数据点与过去的加权移动平均值进行加权平均，ewma方法可以平滑时间序列数据并消除噪声的影响。加权移动平均方法使得较近的数据点在计算中具有更高的权重，而较远的数据点具有较低的权重。
77.指数加权移动平均法(ewma)通过动态调整加权因子，使得对数据点的平滑处理更加灵活。较大的平滑参数α将导致更快的响应速度和较少的滞后，而较小的α将导致平滑结果对过去的数据更加重视。
78.其中在一种在上述实施方式中：
79.step7:差分数据发布：
80.step7.1、计算噪声数据的差分值：δx_t＝x_(t+1)-x_t；
81.step7.2、发布差分数据δx_t，而非原始数据。
82.在上述实施方式中在所述step7中，差分数据发布的在上述实施方式中：包括以下步骤：
83.7.1.计算噪声数据的差分值：对于每个数据点x_t，计算其与下一个数据点x_(t+
1)之间的差分值δx_t。差分值表示了相邻数据点之间的变化情况。
84.7.2.发布差分数据δx_t，而非原始数据：将计算得到的差分数据δx_t作为发布的数据，而不是原始数据x_t。差分数据反映了相邻数据点之间的变化量，通过发布差分数据而不是原始数据，降低了泄露隐私的风险。
85.通过差分数据发布，只发布数据之间的差异，而不直接发布原始数据。这样可以有效减少对个体隐私的泄露风险，因为差分数据不足以还原出原始数据的具体值。
86.第二方面
87.一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如上述所述的加密方法。
88.这种计算机设备是专门设计用于执行上述描述的加密方法的设备。它包括以下主要组件：
89.(1)处理器：计算机设备配备了处理器，用于执行程序指令和处理数据。处理器可以是通用的中央处理器(cpu)或专用的加密处理器，具体取决于设备的设计和用途。
90.(2)存储器：计算机设备与处理器耦接的存储器用于存储程序指令和数据。存储器可以包括随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、闪存等，用于存储加密方法所需的程序指令以及输入和输出数据。
91.(3)程序指令：存储器中存储了执行加密方法所需的程序指令。这些指令可以是以编程语言编写的软件指令，也可以是固化在设备中的硬件指令。
92.当执行程序指令时，处理器根据指令的逻辑和操作要求执行上述描述的加密方法。处理器可以根据指令的要求从存储器中读取数据，并根据算法和逻辑进行数据处理、加密操作和噪声添加等操作。这种计算机设备的设计目的是为了提供一个专用的硬件或软件平台，以高效地执行上述描述的加密方法。它可以应用于各种场景，例如物联网智能电表、数据中心、云计算等，以确保数据的隐私保护和安全性。
93.第三方面
94.一种存储介质，存储有能够实现如上述所述的加密方法的程序指令。
95.这种存储介质是一种用于存储能够实现上述描述的加密方法的程序指令的介质。它可以是各种类型的存储设备或介质，例如硬盘驱动器、固态硬盘、闪存驱动器、光盘等。
96.在这种存储介质中，包含了编码了实现上述描述的加密方法的程序指令。这些指令可以以二进制形式表示，并以特定的文件格式存储在存储介质中。程序指令可以通过读取存储介质中的数据，并由计算机系统的处理器执行，实现所描述的加密方法。
97.存储介质中的程序指令可以包括加密算法的具体实现、数据预处理操作、聚类分析、主成分分析、概率分布拟合、噪声添加方法、指数加权移动平均法等步骤所需的指令。这些指令按照特定的逻辑和执行顺序组织，以实现完整的加密方法。通过这种存储介质，可以方便地将加密方法的程序指令传输、分发和安装到计算机设备或系统中。它提供了一种有效的方式，使得使用者可以在适当的硬件或软件平台上执行上述描述的加密方法，以保护数据的隐私和安全性。这种存储介质的应用范围广泛，可以用于物联网智能电表、云计算环境、数据中心等场景，以提供高效、安全的加密功能。同时，存储介质的可携带性和易于更新的特点使得加密方法的实施和更新变得更加灵活和便捷。
98.与现有技术相比，本发明的有益效果是：
99.一、保持数据的有用性和准确性：本发明的技术采用了概率分布拟合和指数加权移动平均法等方法，以最小程度地降低噪声对数据的影响。这使得数据保持了较高的准确性和有用性，可以在一定程度上进行统计分析和数据处理。
100.二、数据质量与可用性的平衡：本发明的技术通过数据预处理和噪声调整方法，平衡了数据的隐私保护和数据质量与可用性之间的关系。数据预处理操作和噪声调整方法确保了数据在隐私保护的同时仍具备良好的质量和可用性。
101.三、适用于时间序列数据：本发明的技术通过指数加权移动平均法对时间序列数据进行平滑处理，充分利用了数据的时序特性。这使得本发明的技术在物联网智能电表等应用中对于处理时间序列数据具有较好的适应性和效果。
102.四、高效保护个体隐私：本发明的技术采用微分隐私保护方法，通过在数据中引入噪声来保护个体隐私。这种方法可以最大程度地减少隐私泄露风险，确保个体敏感信息的保密性。
103.五、灵活性与个性化：本发明的技术采用个性化的噪声添加方法，根据隐私预算和数据敏感度确定噪声参数。这使得噪声的添加能够根据不同数据特点和隐私要求进行调整，提高隐私保护的灵活性。
附图说明
104.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
105.图1为本发明的方法流程示意图；
106.图2为本发明的c++控制程序示意图(第一部分)；
107.图3为本发明的c++控制程序示意图(第二部分)；
108.图4为本发明的c++控制程序示意图(第三部分)。
具体实施方式
109.为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
110.在现有技术中，传统的使用了微分隐私保护的物联网智能电表技术相较于所提供的技术存在以下缺点：数据质量与可用性问题、隐私泄露风险、噪声失真和对数据的时序特性处理不足。传统方法可能在数据预处理和噪声添加中面临数据质量和可用性问题，噪声的强度可能无法适应不同数据特点和隐私要求。此外，噪声添加可能存在隐私泄露风险，数据仍有可能泄露敏感信息。传统技术可能引入较大的噪声失真，导致数据失真和准确性下降。对于时间序列数据，传统方法可能未充分考虑数据的时序特性，导致时序分析和平滑处理不足；为此，请参阅图1，本具体实施方式将提供相关技术方案以解决上述技术问题：一种
微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，包括：
111.step1:数据预处理等预处理操作，确保数据质量和可用性；
112.step2:聚类分析：使用k-means算法对预处理后的数据进行聚类，将数据划分为不同的组；
113.step3:主成分分析：对每个聚类组内的数据应用主成分分析(pca)方法，降低数据维度并保留主要特征；
114.step4:概率分布拟合：对每个聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合，以便调整噪声的分布；
115.step5:添加微分隐私噪声：根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加拉普拉斯或高斯噪声；
116.step6:指数加权移动平均法：将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理；
117.step7:差分数据发布：计算噪声数据的差分值并发布差分数据，而非原始数据，以降低泄露隐私的风险。
118.step8:数据共享与访问控制：设计安全的数据共享和访问控制机制，确保用户隐私在整个数据处理流程中得到保护；
119.step9:评估与优化对所设计的微分隐私保护方法进行定期评估，检查隐私保护程度和数据可用性；如有必要，可对方法进行调整以提高保护效果。
120.在本方案中，该微分隐私保护的物联网智能电表加密方法的实施方式包括以下步骤：在step1中，进行数据预处理操作，如数据清洗、去噪和异常值处理，以确保输入数据的质量和可用性。可以使用各种常规的数据预处理技术，如数据清洗算法、滤波算法和异常检测算法。此类技术是常规的普通预处理技术，因此在本具体实施方式中暂不赘述。
121.在step2中，采用k-means算法对预处理后的数据进行聚类分析。k-means算法将数据划分为k个不同的组，使得每个组内的数据点相似度最大化，并且组与组之间的相似度最小化。这样可以将数据划分为不同的聚类组，为后续步骤提供基础。
122.在step3中，对每个聚类组内的数据应用主成分分析(pca)方法。pca是一种降维技术，通过线性变换将原始数据映射到低维度空间，同时保留主要特征。pca可以减少数据维度，消除冗余信息，提取数据的主要成分。
123.在step4中，对每个聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合。通过对降维后的数据应用概率分布模型，如拉普拉斯分布或高斯分布，可以对噪声的分布进行调整，以更好地适应数据的特征。
124.在step5中，根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加微分隐私噪声。可以使用拉普拉斯噪声或高斯噪声，根据隐私预算确定噪声的规模。噪声的添加使得从噪声数据无法准确推断出原始数据，从而保护用户隐私。
125.在step6中，将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理。指数加权移动平均法考虑了数据的时间依赖性，可以平滑数据并降低噪声对数据的影响，提高数据的可用性。
126.在step7中，计算噪声数据的差分值，并发布差分数据，而非原始数据。通过发布差分数据，可以进一步降低泄露隐私的风险，因为攻击者无法直接从差分数据中还原出原始
数据。
127.在step8中，设计安全的数据共享和访问控制机制。确保只有经过授权的用户能够访问受保护的数据，并且对数据的共享进行安全管理。可以采用加密算法和访问控制策略来保护数据的机密性和完整性。加密算法可以确保在数据传输和存储过程中，即使数据被未授权的用户获取，也无法解密获得原始数据。同时，访问控制策略可以限制对数据的访问权限，只有经过授权的用户才能获取特定的数据，确保数据的安全性。
128.在step9中，定期评估和优化微分隐私保护方法。通过评估隐私保护方法的效果，包括隐私保护程度和数据可用性，可以了解方法的实际表现并发现潜在的问题。如果需要，可以对方法进行调整和优化，以提高隐私保护效果和数据可用性，以满足实际应用需求。
129.具体的，该加密方法的原理基于微分隐私的核心思想，通过添加噪声和降维处理来保护个体的隐私。具体原理如下：
130.首先，在数据预处理阶段(step1)，通过数据清洗、去噪和异常值处理等操作，确保输入数据的质量和可用性。这些预处理操作可以提高后续聚类分析和主成分分析的准确性。
131.在聚类分析阶段(step2)，采用k-means算法对预处理后的数据进行聚类。k-means算法通过最小化组内的平方误差和最大化组间的距离，将数据划分为不同的聚类组。这样可以将数据划分为相似度高的组，为后续处理提供更精确的数据集。
132.接着，在主成分分析阶段(step3)，对每个聚类组内的数据应用pca方法。pca通过线性变换将原始数据映射到低维度空间，保留了数据的主要特征。降维处理有助于减少数据的维度，消除冗余信息，并提取数据的关键特征。
133.在概率分布拟合阶段(step4)，对每个聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合。通过拟合合适的概率分布模型，如拉普拉斯分布或高斯分布，可以调整噪声的分布，以更好地适应数据的特征。
134.然后，在添加微分隐私噪声阶段(step5)，根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加拉普拉斯或高斯噪声。噪声的添加使得攻击者无法准确推断出原始数据，从而保护用户的隐私。通过添加适量的噪声，微分隐私保证了对个体数据的保护，同时尽可能保持数据的有用性和可用性。
135.在指数加权移动平均法阶段(step6)，将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理。指数加权移动平均法考虑了数据的时间依赖性，通过对数据进行加权平均，可以消除噪声对数据的影响，提高数据的可用性和准确性。
136.在差分数据发布阶段(step7)，计算噪声数据的差分值并发布差分数据，而非原始数据。通过发布差分数据，攻击者无法直接获得原始数据，从而进一步降低泄露隐私的风险。差分数据保护了个体隐私信息，同时仍然可以进行一些统计分析和数据处理。
137.为了确保数据的安全性，设计了数据共享与访问控制机制(step8)。这些机制采用加密算法和访问控制策略来保护数据的机密性和完整性。加密算法确保在数据传输和存储过程中，即使数据被未授权的用户获取，也无法解密获得原始数据。访问控制策略限制了对数据的访问权限，只有经过授权的用户才能获取特定的数据，确保数据的安全性和隐私保护。
138.最后，在评估与优化阶段(step9)，定期评估所设计的微分隐私保护方法。通过评
估隐私保护程度和数据可用性，可以了解方法的实际表现并发现潜在的问题。如果需要，可以对方法进行调整和优化，以提高隐私保护效果和数据的可用性，以满足实际应用需求。这个阶段的目的是持续改进保护方案，确保隐私保护技术的有效性和适用性。
139.综上所述，该微分隐私保护的物联网智能电表加密方法通过数据预处理、聚类分析、主成分分析、概率分布拟合、噪声添加、平滑处理、差分数据发布、数据共享与访问控制以及评估与优化等步骤，综合运用多种技术手段，实现对电能使用数据的隐私保护和安全性，并确保数据的可用性和质量。
140.在本技术一些具体实施方式中，针对step2：
141.在所述step2中，采用k-means算法：
142.step2.1、初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心c_1,c_2,...,c_k；
143.step2.2、将每个数据点分配到最近的聚类中心：计算每个数据点与所有聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心；
144.step2.3、更新聚类中心：根据分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。
145.step2.4、重复步骤step2.2～step2.3，直到聚类中心不再发生变化。
146.示例性的：设有以下一组二维数据点：
147.x＝{(1,1),(1,2),(2,2),(2,3),(10,10),(10,11),(11,11),(11,12)}
148.本示例性展示中，希望将这些数据点划分为两个聚类(k＝2)。以下是k-means算法的执行过程：
149.(1)初始化聚类中心：随机选择两个数据点作为初始聚类中心。例如，选取(1,1)和(10,10)作为初始聚类中心c1和c2。
150.(2)将每个数据点分配到最近的聚类中心：
151.(3)距离(1,1)最近的数据点：(1,1),(1,2),(2,2),(2,3)
152.(4)距离(10,10)最近的数据点：(10,10),(10,11),(11,11),(11,12)
153.(5)更新聚类中心：根据分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。
154.(6)新的聚类中心c1：((1+1+2+2)/4,(1+2+2+3)/4)＝(1.5,2)
155.(7)新的聚类中心c2：((10+10+11+11)/4,(10+11+11+12)/4)＝(10.5,11)
156.重复步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化。在这个例子中，聚类中心已经收敛，所以不需要进一步迭代。
157.至此已经将数据点分为两个聚类：
158.聚类1：(1,1),(1,2),(2,2),(2,3)
159.聚类2：(10,10),(10,11),(11,11),(11,12)
160.k-means算法的核心原理是通过迭代地更新聚类中心以最小化每个数据点到其所属聚类中心的距离之和。在每次迭代中，算法将数据点分配给最近的聚类中心，然后根据分配结果更新聚类中心。这个过程一直持续到聚类中心不再发生变化，即收敛。最终，算法将数据点划分为k个聚类，使得聚类内的数据点彼此相似，而聚类间的数据点差异较大。
161.在本方案中，在所述step2中，采用k-means算法进行聚类分析的实施方式包括以
下步骤：
162.1.1.初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心。这些初始聚类中心可以从数据集中随机选择，或者通过其他方法选择。初始聚类中心的选择对聚类结果有影响，因此需要谨慎选择。
163.1.2.将每个数据点分配到最近的聚类中心：对于每个数据点，计算其与所有聚类中心之间的距离，并将数据点分配给距离最近的聚类中心。常用的距离度量方法包括欧氏距离、曼哈顿距离等。这样，每个数据点都被分配到了一个聚类中心，形成了初始的聚类结果。
164.1.3.更新聚类中心：根据数据点的分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。即对每个聚类，计算该聚类内所有数据点的均值，得到新的聚类中心。这个过程将更新聚类中心的位置。
165.1.4.重复步骤2和3：重复执行步骤2和3，直到聚类中心不再发生变化或者达到预定的迭代次数。在每次迭代中，通过重新分配数据点和更新聚类中心，逐步优化聚类结果，使得聚类中心更准确地代表聚类内的数据点。
166.通过多次迭代，k-means算法不断调整聚类中心的位置，直至稳定。最终得到的聚类结果可以作为数据集的划分，为后续的数据处理和隐私保护提供基础。
167.具体的，k-means算法基于数据点之间的距离度量和聚类中心的调整来实现聚类分析。其原理可以概括如下：
168.在初始化聚类中心阶段，通过随机选择k个数据点作为初始聚类中心，为每个聚类分配一个中心点。
169.在将每个数据点分配到最近的聚类中心阶段，计算每个数据点与所有聚类中心之间的距离，选择距离最近的聚类中心，将数据点分配给该聚类中心。
170.在更新聚类中心阶段，根据分配结果，重新计算每个聚类内数据点的平均值，作为新的聚类中心。这个过程将聚类中心的位置进行调整，以更好地代表聚类内的数据点。
171.通过重复执行步骤2和3，k-means算法不断迭代，直到聚类中心不再发生变化或达到预定的迭代次数为止。迭代的过程中，数据点将根据与聚类中心的距离进行重新分配，聚类中心将根据重新分配后的数据点更新位置。
172.k-means算法的核心思想是通过最小化组内平方误差和最大化组间距离来实现聚类分析。组内平方误差指的是每个数据点与其所属聚类中心之间的距离的平方和，目标是使组内的数据点越接近彼此。而组间距离指的是不同聚类中心之间的距离，目标是使不同聚类之间的数据点越远离彼此。
173.k-means算法的优化目标是通过迭代优化聚类中心的位置，使得组内的数据点尽可能接近彼此，同时不同聚类之间的数据点尽可能远离彼此。通过不断重复更新聚类中心的过程，聚类结果逐渐收敛到局部最优解。
174.最终，k-means算法产生的聚类结果可以用于对数据进行分组，为后续的主成分分析、噪声添加和隐私保护等步骤提供基础。聚类结果能够将相似性较高的数据点归为一类，为后续处理提供更精确和有效的数据集。同时，聚类结果也为后续的隐私保护提供了基础，可以针对不同的聚类组别进行个性化的隐私保护措施。
175.在本技术一些具体实施方式中，
176.在所述step3中，主成分分析(pca)：
177.step3.1、计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)；
178.step3.2、对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n；
179.step3.3、选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p；
180.step3.4、将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。
181.在本方案中，在所述step3中，主成分分析(pca)的实施方式包括以下步骤：
182.3.1.计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)：将预处理后的数据矩阵x作为输入，计算其协方差矩阵cov(x)。协方差矩阵反映了数据之间的线性相关性，是pca分析的基础。
183.3.2.对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解：对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n。特征值表示数据在各个主成分上的方差，特征向量表示主成分的方向。
184.3.3.选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p：根据特征值大小，选择前k个最大的特征值所对应的特征向量，形成一个投影矩阵p。这些特征向量对应的主成分代表了数据中最重要的方差贡献。
185.3.4.将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y：将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。y＝xp，其中y是降维后的数据矩阵，x是原始数据矩阵，p是投影矩阵。降维后的数据矩阵y维度较低，保留了主要特征，同时减少了数据的维度。
186.通过pca降维，可以将原始数据在较低维度的空间中表示，以便后续的处理和分析。降维后的数据可以更好地反映数据的结构和特征，减少冗余信息，为后续的概率分布拟合和隐私保护提供更有效的数据。
187.示例性的：设本具体实施方式有一个物联网智能电表系统，收集到了10个用户在24小时内的每小时用电量数据。为简化起见，本具体实施方式只考虑两个用户(用户a和用户b)的数据。原始数据如下(单位：kwh)：
188.用户a:[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1]
[0189]
用户b:[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]
[0190]
以下是针对这些数据应用主成分分析(pca)的过程：
[0191]
(1)构造原始数据矩阵x，其中每一行代表一个用户，每一列代表一小时的用电量：
[0192]
x＝[[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1],[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]]
[0193]
(2)计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)。
[0194]
对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值和对应的特征向量。在本例中，本具体实施方式只有两个用户，所以只有两个特征值和特征向量。
[0195]
选取主要成分：在这个例子中，本具体实施方式可以选择最大特征值所对应的特征向量作为主要成分。
[0196]
将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。在这个例子中，投影矩阵p只有一个特征向量。乘以投影矩阵后，本具体实施方式将24小时的用电量数据降维为一个标量值。通过主成分分析(pca)，本具体实施方式实现了数据降维，即将24小时的用电量数据压缩为一个具有代表性的数值。这有助于本具体实施方式更好地观察和分析用户之间的用电行为差异。
[0197]
需要指出的是，这里的例子仅包含两个用户的数据，实际情况可能涉及更多用户；但用户数量越多，pca的效果会更为明显和越好。因为在物联网智能电表场景中，pca可以帮助更好地分析用户用电行为，挖掘潜在的用电模式，从而实现更智能的电网管理和调度。同时，通过降低数据维度还可以降低数据存储和传输的成本，提高数据处理效率。
[0198]
具体的，主成分分析(pca)是一种常用的降维技术，通过线性变换将原始数据映射到较低维度的空间，同时保留了数据的主要特征。其原理可以概括如下：
[0199]
在计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)时，协方差矩阵的对角线元素表示各个维度的方差，非对角线元素表示不同维度之间的协方差。协方差矩阵反映了数据的统计关系，通过分析协方差矩阵可以揭示数据之间的相关性。
[0200]
在特征值分解阶段，通过对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n。特征值表示数据在对应特征向量方向上的方差，即主成分的贡献程度。特征向量表示主成分的方向，即数据在降维后的坐标轴上的投影。
[0201]
在选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p时，根据特征值的大小选择前k个最大的特征值所对应的特征向量。这些特征向量对应的主成分表示数据中最重要的方差贡献。通过选择较大的特征值，保留了数据中最具信息量的主要成分。
[0202]
最后，将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。这一步骤将原始数据在主成分方向上的投影得到降维后的数据。降维后的数据矩阵y维度较低，通过保留了主要的数据特征，减少了数据的维度，从而简化了数据的表示和处理。
[0203]
主成分分析通过对数据的协方差结构进行分析，寻找数据的主要变动模式，并将其表示为一组互相正交的主成分。这样可以在减少数据维度的同时，保留数据中的重要信息，为后续的数据处理和隐私保护提供基础。
[0204]
在本技术一些具体实施方式中，
[0205]
step5.1、根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b(laplace)或高斯噪声的标准差σ(gaussian)；
[0206]
step5.2、为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声；
[0207]
step5.3、将生成的噪声添加到数据中。
[0208]
在本方案中，在所述step5中，根据隐私预算和数据敏感度添加拉普拉斯或高斯噪声的实施方式包括以下步骤：
[0209]
5.1.根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b(laplace)或高斯噪声的标准差σ(gaussian)：根据给定的隐私预算ε和数据敏感度，通过数学推导或统计分析，确定拉普拉斯噪声的比例参数b或高斯噪声的标准差σ。隐私预算ε是一个控制噪声的强度和隐私保护程度的参数，数据敏感度表示数据的灵敏程度。
[0210]
5.2.为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声：根据每个聚类
组内的数据量，为每个数据点生成相应数量的拉普拉斯或高斯噪声。生成的噪声符合拉普拉斯分布或高斯分布的特征，并具有适当的尺度参数。
[0211]
5.3.将生成的噪声添加到数据中：将生成的拉普拉斯或高斯噪声添加到每个聚类组内的数据中。可以采用逐点加法的方式，将噪声与对应的数据点相加。这样，每个数据点都被添加了相应的噪声，从而达到隐私保护的目的。
[0212]
通过为数据添加噪声，可以模糊数据中的个体特征，使得从噪声数据无法准确推断出原始数据，从而保护用户的隐私。拉普拉斯噪声具有较好的隐私保护效果，在隐私预算允许的情况下可以更精确地控制噪声的强度。高斯噪声在一些情况下也被使用，其具有连续性和平滑性的特点，适用于某些数据分布情况。
[0213]
示例性的：在这个示例中，本具体实施方式将模拟如何将拉普拉斯或高斯噪声与差分数据发布相结合，来保护物联网智能电表中的用户隐私。本具体实施方式使用以下两个用户在24小时内的每小时用电量数据(单位：kwh)：
[0214]
用户a:[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1]
[0215]
用户b:[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]
[0216]
以下是使用差分数据发布方法的过程：
[0217]
(1)计算每个用户的每小时用电量数据的差值：
[0218]
用户a差值:[0.1,-0.2,0.4,1.2,0.5,-1.6,0.3,-0.2,-0.3,-0.4,-0.1,-0.1,0.5,0.2,0.7,0.5,0.2,-1.0,-0.4,-0.4,-0.1,-0.1,-0.1]
[0219]
用户b差值:[0.1,-0.2,0.4,1.3,0.6,-1.7,0.3,-0.2,-0.4,-0.4,-0.1,-0.1,0.5,0.2,0.7,0.5,0.3,-1.0,-0.5,-0.4,-0.1,-0.1,-0.1]
[0220]
(2)向每个差值添加拉普拉斯或高斯噪声。为简化演示起见，本具体实施方式使用拉普拉斯噪声。
[0221]
设隐私预算参数ε为0.1，敏感度δ为1(电表读数之间最大可能的变化)，噪声比例因子b＝δ/ε＝1/0.1＝10。
[0222]
用户a添加噪声后的差值:[0.1+lap(0,10),-0.2+lap(0,10),0.4+lap(0,10),...]
[0223]
用户b添加噪声后的差值:[0.1+lap(0,10),-0.2+lap(0,10),0.4+lap(0,10),...]
[0224]
其中，lap(0,10)表示一个以0为均值，10为比例因子的拉普拉斯噪声。这里仅用于表示，实际应用中需要为每个差值生成一个随机的拉普拉斯噪声。
[0225]
(3)从添加噪声后的差值重构用电量数据：
[0226]
用户a重构数据:[0.5,0.6+lap(0,10),0.4+lap(0,10)+lap(0,10),...]
[0227]
用户b重构数据:[0.6,0.7+lap(0,10),0.5+lap(0,10)+lap(0,10),...]
[0228]
通过将拉普拉斯或高斯噪声与差分数据发布相结合，可以在保护用户隐私的同时发布用电量数据。由于引入了噪声，攻击者难以准确推断出原始用电量数据。
[0229]
需要注意的是，这里的例子仅包含两个用户的数据，实际情况可能涉及更多用户。此外，为了更好地保护隐私，可以考虑使用不同的隐私预算参数ε和敏感度δ值，以及将拉
普拉斯噪声与高斯噪声相结合。
[0230]
具体的，在根据隐私预算和数据敏感度添加拉普拉斯或高斯噪声的原理基于差分隐私的概念和隐私保护算法的原理。
[0231]
根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b或高斯噪声的标准差σ。隐私预算ε是一个控制噪声强度和隐私保护程度的参数，数据敏感度表示数据的灵敏程度。通过数学推导或统计分析，根据给定的隐私预算和数据敏感度，确定拉普拉斯噪声的比例参数b或高斯噪声的标准差σ。这样可以根据隐私需求和数据特征来调整噪声的强度和分布。
[0232]
为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声。根据每个聚类组内的数据量，为每个数据点生成相应数量的噪声。生成的噪声符合拉普拉斯分布或高斯分布的特征，并具有适当的尺度参数。这样可以确保每个数据点都有与其对应的噪声值。
[0233]
将生成的噪声添加到数据中。通过逐点加法，将生成的拉普拉斯或高斯噪声与每个数据点相加。这样，每个数据点都被添加了相应的噪声，从而达到了对数据的隐私保护。噪声的添加使得从噪声数据无法准确推断出原始数据，保护了个体的隐私。
[0234]
通过添加拉普拉斯或高斯噪声，可以在一定程度上保护数据的隐私，并减少个体身份的可识别性。拉普拉斯噪声具有尾重分布特点，适用于处理离散型数据；而高斯噪声具有连续性和平滑性的特点，适用于处理连续型数据。噪声的添加与隐私预算和数据敏感度密切相关，通过控制噪声的强度，可以在隐私保护和数据可用性之间找到合适的平衡点。
[0235]
在本技术一些具体实施方式中，step6:指数加权移动平均法(ewma)：
[0236]
设置：平滑参数α(0《α《1)；
[0237]
对于时间序列中的每个数据点x_t；
[0238]
计算加权移动平均值：y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)。
[0239]
在本方案中，在所述step6中，指数加权移动平均法(ewma)的实施方式包括以下步骤：
[0240]
6.1.设置平滑参数α：首先，设置平滑参数α，其中0《α《1。平滑参数α决定了当前数据点与过去加权移动平均值之间的权重分配。较大的α值表示更高的权重给予当前数据点，较小的α值表示更高的权重给予过去的加权移动平均值。
[0241]
6.2.对于时间序列中的每个数据点x_t：针对时间序列中的每个数据点x_t，执行以下计算步骤。
[0242]
6.3.计算加权移动平均值：通过使用公式y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)，计算加权移动平均值。其中，y_t表示当前数据点x_t的加权移动平均值，y_(t-1)表示前一个数据点的加权移动平均值。
[0243]
通过将当前数据点与过去的加权移动平均值进行加权平均，ewma方法可以平滑时间序列数据并消除噪声的影响。加权移动平均方法使得较近的数据点在计算中具有更高的权重，而较远的数据点具有较低的权重。指数加权移动平均法(ewma)通过动态调整加权因子，使得对数据点的平滑处理更加灵活。较大的平滑参数α将导致更快的响应速度和较少的滞后，而较小的α将导致平滑结果对过去的数据更加重视。
[0244]
示例性的：在这个示例中，本具体实施方式将模拟如何将拉普拉斯或高斯噪声与k-means聚类算法相结合，来保护物联网智能电表中的用户隐私。本具体实施方式使用以下
四个用户在24小时内的每小时用电量数据(单位：kwh)：
[0245]
用户a:[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1]
[0246]
用户b:[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]
[0247]
用户c:[1.0,1.1,0.8,1.6,4.0,5.0,1.8,2.4,2.0,1.4,0.6,0.4,0.2,1.2,1.6,3.0,4.0,4.4,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,0.2]
[0248]
用户d:[1.2,1.4,1.0,1.8,4.4,5.6,2.2,2.8,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,1.4,1.8,3.2,4.2,4.8,2.8,1.8,1.0,0.8,0.6,0.4]
[0249]
以下是使用k-means聚类算法的过程：
[0250]
(1)将所有用户的用电量数据放入一个数据集中。每个数据点包含24个维度，分别对应24小时的用电量。
[0251]
(2)初始化k-means聚类算法。在这个例子中，本具体实施方式假设k＝2，即本具体实施方式试图将用户分为两组。选择两个数据点作为初始质心。这里本具体实施方式选择用户a和用户c的用电量数据作为初始质心。
[0252]
(3)将每个数据点(用户)分配给最近的质心。在这个例子中，用户a和用户b的用电量数据更接近，所以它们被分配给质心a；用户c和用户d的用电量数据更接近，所以它们被分配给质心c。
[0253]
(4)重新计算每个组的质心。在这个例子中，组a的新质心是用户a和用户b的用电量数据的平均值；组c的新质心是用户c和用户d的用电量数据的平均值。
[0254]
重复上述步骤3和4，直到质心不再发生变化或达到预定的迭代次数。在这个例子中，本具体实施方式可以发现质心已经稳定，不再发生变化。
[0255]
现在，本具体实施方式已经将用户划分为两组。在每个组内，本具体实施方式可以分别添加拉普拉斯或高斯噪声来保护用户隐私。例如，为简化起见，本具体实施方式使用拉普拉斯噪声。设隐私预算参数ε为0.1，敏感度δ为1(电表读数之间最大可能的变化)，噪声比例因子b＝δ/ε＝1/0.1＝10。本具体实施方式可以在每个组内分别向每个用户的用电量数据添加拉普拉斯噪声。
[0256]
通过将拉普拉斯或高斯噪声与k-means聚类算法相结合，本具体实施方式可以在保护用户隐私的同时发布用电量数据。由于引入了噪声，攻击者难以准确推断出原始用电量数据。同时，在每个组内添加噪声，可以在保护隐私的同时尽可能地保留用电量数据的统计特征，为智能电网管理提供有价值的信息。
[0257]
需要注意的是，这里的例子仅包含四个用户的数据，实际情况可能涉及更多用户。此外，为了更好地保护隐私，可以考虑使用不同的隐私预算参数ε和敏感度δ值，以及将拉普拉斯噪声与高斯噪声相结合。最后，实际应用中可能需要对数据进行进一步处理，如数据聚合或降维等，以提高数据处理效率和减少数据存储和传输成本。
[0258]
具体的，指数加权移动平均法(ewma)是一种时间序列分析方法，通过对数据点进行加权平均，实现对时间序列数据的平滑处理。其原理可以概括如下：
[0259]
在设置平滑参数α阶段，根据实际需求和应用场景，选择合适的平滑参数α。这个参数决定了当前数据点与过去加权移动平均值之间的权重分配。较大的α值表示更高的权重
给予当前数据点，较小的α值表示更高的权重给予过去的加权移动平均值。
[0260]
在计算加权移动平均值阶段，对于时间序列中的每个数据点x_t，通过使用加权移动平均公式y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)，计算当前数据点的加权移动平均值y_t。
[0261]
在这个公式中，α*x_t表示当前数据点的加权值，(1-α)*y_(t-1)表示过去的加权移动平动平均值。通过将当前数据点的加权值与过去加权移动平均值的加权值相加，得到当前数据点的加权移动平均值。
[0262]
指数加权移动平均法在计算加权移动平均值时，将更高的权重分配给较新的数据点，较低的权重分配给较旧的数据点。这种权重分配方式使得加权移动平均值对较新数据的变动更加敏感，从而实现对时间序列数据的平滑处理。较大的平滑参数α使得加权移动平均值更快地响应数据的变动，较小的α使得加权移动平均值对过去的数据更加重视，平滑效果更显著。
[0263]
通过指数加权移动平均法对时间序列数据进行平滑处理，可以去除数据中的短期波动和噪声，突出长期趋势和整体变化。这有助于提高数据的可读性、减少异常值的影响，并为后续的差分数据发布和隐私保护提供更可靠的数据基础。
[0264]
在本技术一些具体实施方式中，
[0265]
step7:差分数据发布：
[0266]
step7.1、计算噪声数据的差分值：δx_t＝x_(t+1)-x_t；
[0267]
step7.2、发布差分数据δx_t，而非原始数据。
[0268]
在本方案中，在所述step7中，差分数据发布的实施方式包括以下步骤：
[0269]
7.1.计算噪声数据的差分值：对于每个数据点x_t，计算其与下一个数据点x_(t+1)之间的差分值δx_t。差分值表示了相邻数据点之间的变化情况。
[0270]
7.2.发布差分数据δx_t，而非原始数据：将计算得到的差分数据δx_t作为发布的数据，而不是原始数据x_t。差分数据反映了相邻数据点之间的变化量，通过发布差分数据而不是原始数据，降低了泄露隐私的风险。
[0271]
示例性的：
[0272]
在这个示例中，本具体实施方式将模拟如何使用主成分分析(pca)降低物联网智能电表中的用户用电量数据的维度，从而提高数据处理效率并减少数据存储和传输成本。假设本具体实施方式有以下四个用户在24小时内的每小时用电量数据(单位：kwh)：
[0273]
用户a:[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1]
[0274]
用户b:[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]
[0275]
用户c:[1.0,1.1,0.8,1.6,4.0,5.0,1.8,2.4,2.0,1.4,0.6,0.4,0.2,1.2,1.6,3.0,4.0,4.4,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,0.2]
[0276]
用户d:[1.2,1.4,1.0,1.8,4.4,5.6,2.2,2.8,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,1.4,1.8,3.2,4.2,4.8,2.8,1.8,1.0,0.8,0.6,0.4]
[0277]
以下是使用pca进行降维的过程：
[0278]
(1)将所有用户的用电量数据放入一个数据集中。每个数据点包含24个维度，分别对应24小时的用电量。
[0279]
(2)对数据进行中心化处理。计算每个维度的平均值，并减去对应的平均值。这是为了确保数据在各个维度上的均值为0。
[0280]
(3)计算协方差矩阵。协方差矩阵用于表示各个维度之间的关系。在这个例子中，本具体实施方式将得到一个24x24的协方差矩阵。
[0281]
(4)计算协方差矩阵的特征值和特征向量。特征值表示数据在特定方向上的方差，而特征向量表示相应的方向。在这个例子中，本具体实施方式将得到24个特征值和对应的24个特征向量。
[0282]
(5)根据需要保留的主成分数量选择特征值和特征向量。通常情况下，本具体实施方式会保留较大特征值对应的特征向量，因为它们在数据中包含了更多的信息。例如，在这个例子中，本具体实施方式可以选择保留前两个较大的特征值及其对应的特征向量，以将数据从24维降至2维。
[0283]
(6)使用保留的特征向量将原始数据投影到新的低维空间。将中心化处理后的数据乘以选定的特征向量矩阵，得到降维后的数据。
[0284]
现在，本具体实施方式已经将原始数据从24维降至2维，可以用更少的存储空间来存储这些数据，并在处理和传输时具有更高的效率。然而，降维过程可能导致部分信息损失，因此需要在降维程度和信息保留之间找到平衡。在实际应用中，还可以考虑在降维前向数据添加拉普拉斯或高斯噪声，以保护用户隐私。这样，即使降维后的数据被泄露，攻击者仍然难以准确推断原始数据。
[0285]
通过差分数据发布，只发布数据之间的差异，而不直接发布原始数据。这样可以有效减少对个体隐私的泄露风险，因为差分数据不足以还原出原始数据的具体值。
[0286]
具体的，差分数据发布的原理基于差分隐私的概念和隐私保护原则。在计算噪声数据的差分值阶段，通过计算相邻数据点之间的差分值δx_t＝x_(t+1)-x_t，得到差分数据。差分值反映了数据点之间的变化情况，不涉及具体的原始数据值。
[0287]
在发布差分数据阶段，将计算得到的差分数据δx_t作为发布的数据，而不是直接发布原始数据x_t。通过仅发布差分数据，隐藏了原始数据的具体值，减少了对个体隐私的泄露风险。
[0288]
差分数据发布的核心思想是通过发布数据的变化量，而非原始数据的绝对值，来保护个体隐私。由于差分数据无法直接反推出原始数据，因此攻击者无法准确地还原个体的敏感信息。同时，差分数据仍然可以进行一些统计分析和数据处理，从而保持数据的有用性和可用性。
[0289]
通过差分数据发布，可以在一定程度上减少对个体隐私的泄露风险，为后续的数据共享和访问控制提供更加安全和隐私保护的数据基础。
[0290]
在上述具体实施方式中，还可以进一步引入如下技术内容：
[0291]
step8:数据共享与访问控制：
[0292]
step8.1、设计安全的数据共享机制：基于差分数据发布的数据，设计安全的数据共享机制，确保数据在传输和存储过程中的安全性。这可以包括使用加密技术对数据进行保护，采用安全的通信协议进行数据传输，以及使用访问控制策略限制数据的访问权限。
[0293]
step8.2、设计访问控制机制：制定访问控制策略，控制数据的访问权限。这可以通过身份验证和授权机制实现，确保只有经过授权的用户或实体能够访问数据。访问控制可
以基于角色、权限或其他访问规则进行管理，以确保数据仅在合法和受信任的用户之间共享。
[0294]
step8.3、确保用户隐私保护：在设计数据共享与访问控制机制时，要确保用户的隐私得到充分的保护。这可以通过匿名化、数据脱敏、访问审计等技术和措施实现。用户的个人身份和敏感信息应得到适当的保护，避免被恶意用户或未授权的实体获取。
[0295]
通过设计安全的数据共享机制和访问控制机制，可以确保数据在共享和访问过程中的安全性和隐私保护。加密技术可以保护数据的机密性，安全的通信协议可以防止数据在传输过程中被窃取或篡改。访问控制机制可以限制数据的访问权限，确保只有合法用户能够获取数据。同时，用户的隐私得到充分考虑，个人身份和敏感信息得到适当的保护，以防止隐私泄露和滥用。
[0296]
step9:评估与优化：
[0297]
step9.1、定期评估隐私保护方法的效果：对所设计的微分隐私保护方法进行定期评估，检查隐私保护程度和数据可用性。这可以通过使用隐私度量指标、隐私攻击分析、实验评估等方法来实现。
[0298]
step9.2、检查隐私保护程度：评估所采用的隐私保护方法是否达到预期的隐私保护程度。可以通过测量隐私泄露风险、隐私损失、信息熵等指标来评估隐私保护程度。
[0299]
step9.3、优化隐私保护方法：根据评估结果，对所设计的微分隐私保护方法进行调整和优化，以提高保护效果。根据评估的结果，可以采取不同的优化策略，包括调整隐私预算的分配、改进噪声添加的方法、优化数据共享和访问控制机制等。定期评估和优化是保持微分隐私保护方法的有效性和适应性的重要步骤。随着技术和攻击手段的不断演进，隐私保护方法需要不断优化和改进，以应对新的隐私攻击和威胁。通过定期评估隐私保护方法的效果，可以发现潜在的漏洞和改进空间，并针对性地进行优化，从而提高隐私保护的效果和数据的可用性。
[0300]
综上所述，通过设计安全的数据共享机制和访问控制机制，可以确保数据在共享和访问过程中的安全性和隐私保护。定期评估隐私保护方法的效果，并根据评估结果优化方法，可以提高隐私保护的效果。这些步骤和措施共同构成了使用微分隐私保护的物联网智能电表的背景技术，保护用户隐私并确保数据的可用性和安全性。
[0301]
总结性的：
[0302]
step1:数据收集
[0303]
原理：物联网智能电表通过连接到电网和互联网，实时收集和传输用户的用电数据。为了保护用户的隐私，本具体实施方式需要对这些数据进行处理，以避免泄露敏感信息。
[0304]
step2:添加拉普拉斯或高斯噪声
[0305]
原理：为了保护数据的隐私，本具体实施方式可以通过在数据上添加拉普拉斯或高斯噪声来实现。这样一来，即使攻击者获取了处理后的数据，也很难从中提取出原始数据或用户的敏感信息。这是一种基于微分隐私的保护方法。
[0306]
step3:指数加权移动平均法(ewma)平滑
[0307]
原理：ewma是一种常用的时间序列数据平滑方法，可以减小数据中的短期波动，从而使数据更加稳定。这可以降低噪声数据对隐私保护效果的影响，同时减少处理后数据的
可识别性。
[0308]
step4:k-means聚类分组
[0309]
原理：k-means聚类算法将相似的数据点分组在一起。这样，本具体实施方式可以在各个分组内分别添加噪声，以实现更高效的隐私保护。分组还可以降低攻击者从处理后数据中提取原始数据或用户敏感信息的可能性。
[0310]
step5:主成分分析(pca)降维
[0311]
原理：pca是一种降维方法，通过保留数据中的主要成分来减少数据的维数。降低数据维度有助于减少数据的复杂性，同时在一定程度上增加隐私保护效果，因为在降维过程中可能会丢失一些敏感信息。
[0312]
step6:拟合概率分布
[0313]
原理：对数据的概率分布进行拟合，可以找到与原始数据分布最匹配的概率分布。根据拟合结果，本具体实施方式可以调整噪声的分布，以便更好地保护数据的隐私。这可以提高数据处理的可靠性和保密性。
[0314]
step7:差分数据发布
[0315]
原理：差分数据发布是通过发布数据差值而非原始数据来保护隐私的一种方法。这样，即使攻击者获取了处理后的数据，也很难还原出原始数据，从而实现更好的隐私保护。
[0316]
step8:数据处理
[0317]
原理：在上述步骤中，本具体实施方式对原始数据进行了处理，包括添加噪声、平滑、聚类分组、降维、拟合概率分布和差分数据发布等。这些处理方法旨在保护用户隐私，同时尽可能地保留数据的有用信息。数据处理后，本具体实施方式可以将处理后的数据用于进一步的分析和应用，例如用于优化电网调度、实现智能家居等。
[0318]
step9:验证和评估
[0319]
原理：为了确保本具体实施方式实施的隐私保护方法有效，本具体实施方式需要对处理后的数据进行验证和评估。这包括评估数据的可用性(例如，处理后数据是否还能满足应用需求)和隐私保护程度(例如，攻击者是否仍然能够从处理后的数据中提取敏感信息)。验证和评估的结果可以帮助本具体实施方式进一步优化和调整保护方法，以实现更好的隐私保护效果。
[0320]
总结：这个基于微分隐私保护的物联网智能电表数据处理方法，通过添加噪声、平滑、聚类分组、降维、拟合概率分布和差分数据发布等步骤，实现了在保护用户隐私的同时，尽可能保留数据的有用信息。这种方法可以有效应对潜在的攻击者，降低敏感信息泄露的风险。
[0321]
总结性的，针对传统技术中的相关问题，本具体实施方式基于上述所提供的一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，采用了如下的技术手段或特征实现了解决：
[0322]
一、数据质量与可用性问题：通过在数据预处理阶段对数据进行质量和可用性的预处理操作，确保数据在加密方法执行之前具有良好的质量和可用性。这可以包括数据清洗、异常值处理、数据补全等预处理步骤，以提高数据的准确性和可靠性。
[0323]
二、隐私泄露风险：通过使用微分隐私的原理和方法，在噪声添加阶段根据隐私预算和数据敏感度确定合适的噪声参数，并根据概率分布拟合对噪声进行调整，以最大限度
地保护个体隐私。这种个性化的噪声添加策略可以减少隐私泄露风险，并提高数据的隐私保护程度。
[0324]
三、噪声失真：通过概率分布拟合和指数加权移动平均法，本具体实施方式的技术可以根据数据的特征和趋势对噪声进行调整和平滑处理。概率分布拟合可以根据数据的分布特征进行噪声调整，以减少数据的失真。指数加权移动平均法则可以平滑处理时间序列数据，保留数据的重要特征，减少噪声对数据的影响。
[0325]
四、对数据的时序特性处理：本具体实施方式的技术中的指数加权移动平均法考虑了时间序列数据的特性，并根据指数加权平均的原理对数据进行平滑处理。这使得数据的时序特性得到充分利用，同时保持数据的准确性和可用性。
[0326]
总体而言，本具体实施方式提供的技术通过结合数据预处理、微分隐私保护、概率分布拟合和指数加权移动平均法等方法，从原理层面上解决了传统技术存在的数据质量与可用性问题、隐私泄露风险、噪声失真和对数据的时序特性处理不足等缺点。
[0327]
在本技术一些具体实施方式中，请结合参阅图2～4：图中所示的为本具体实施方式上述所提供的一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法在实际应用时，对其进行驱动或控制的程序，该程序存储于物联网的中控计算机或是存储介质内进行运行，其原理为：
[0328]
该c++程序视线里添加拉普拉斯噪声、k-means聚类、ewma平滑、pca降维以及发布处理后数据等步骤。同时该程序使用了一些外部库：(1)eigen、(2)opencv和(3)dlib以实现一些关键功能。以下是对每个关键函数的原理的阐述：
[0329]
(1)add_laplace_noise：此函数的目的是为输入的数据矩阵添加拉普拉斯噪声。它接收一个数据矩阵和两个参数(delta和epsilon)，然后使用拉普拉斯分布生成噪声，将噪声添加到输入数据中，最后返回添加噪声后的数据矩阵。这有助于实现隐私保护，因为添加噪声可以保护原始数据中的敏感信息。
[0330]
(2)ewma_smoothing：此函数用于对输入数据进行指数加权移动平均(ewma)平滑处理。它接收一个数据矩阵和一个平滑因子alpha。ewma平滑是一种常用的时间序列数据平滑技术，它将过去的观测值赋予不同的权重，使得最近的观测值权重较大，较早的观测值权重较小。此函数返回平滑后的数据矩阵。
[0331]
(3)pca：此函数基于pca(主成分分析)算法对输入数据进行降维。它接收一个数据矩阵和一个目标维度。通过计算协方差矩阵、特征值和特征向量，pca可以找到一个低维空间，使得数据在这个空间上的投影能保留最大的方差。这有助于降低数据的维度，同时保留数据的主要信息。该函数返回降维后的数据矩阵。
[0332]
(4)kmeans_clustering：此函数使用k-means聚类算法对输入数据进行分组。它接收一个数据矩阵和聚类数量。k-means聚类是一种无监督学习算法，通过迭代地将数据分配到k个簇(组)，并更新每个簇的中心。最终，算法将收敛到一个局部最优解。这有助于将相似的数据点分组在一起，以便在簇内部实现更好的隐私保护。该函数返回分组后的数据矩阵。
[0333]
以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
[0334]
实施例一
[0335]
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
[0336]
在本实施例中，均基于上述具体实施方式所提供的一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法结构、原理作为实施方式，并展示一个应用的场景，在该场景中采用了如上述具体实施方式所提供一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法的结构、原理进行应用性推导说明及展示，其中：
[0337]
设该实施例场景有如下用户及其用电信息：
[0338]
有4个用户在24小时内的每小时用电量数据(单位：kwh)：
[0339]
用户a:[0.5,0.6,0.4,0.8,2.0,2.5,0.9,1.2,1.0,0.7,0.3,0.2,0.1,0.6,0.8,1.5,2.0,2.2,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.1]
[0340]
用户b:[0.6,0.7,0.5,0.9,2.2,2.8,1.1,1.4,1.2,0.8,0.4,0.3,0.2,0.7,0.9,1.6,2.1,2.4,1.4,0.9,0.5,0.4,0.3,0.2]
[0341]
用户c:[1.0,1.1,0.8,1.6,4.0,5.0,1.8,2.4,2.0,1.4,0.6,0.4,0.2,1.2,1.6,3.0,4.0,4.4,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,0.2]
[0342]
用户d:[1.2,1.4,1.0,1.8,4.4,5.6,2.2,2.8,2.4,1.6,0.8,0.6,0.4,1.4,1.8,3.2,4.2,4.8,2.8,1.8,1.0,0.8,0.6,0.4]
[0343]
现在本实施例按照具体实施方式所提供的step1至step9进行操作：
[0344]
step1:首先，计算每个用户用电量的指数加权移动平均值(ewma)。这里本实施例选择权重α＝0.3。计算ewma后，得到平滑后的用电量数据。
[0345]
step2:对平滑后的用电量数据添加拉普拉斯或高斯噪声。在这个示例中，本实施例选择添加拉普拉斯噪声。设定隐私预算参数ε为0.1，敏感度δ为1，噪声比例因子b＝δ/ε＝1/0.1＝10。将拉普拉斯噪声添加到每个用户的用电量数据上。
[0346]
step3:使用k-means聚类算法对添加噪声后的数据进行分组处理。在这个示例中，本实施例选择将用户数据分为2组。使用k-means聚类后，本实施例可以得到两个簇。对于每个簇内的数据，本实施例可以再次添加拉普拉斯或高斯噪声，这里本实施例继续使用拉普拉斯噪声。同样，设定隐私预算参数ε为0.1，敏感度δ为1，噪声比例因子b＝δ/ε＝1/0.1＝10。将拉普拉斯噪声添加到每个簇内的数据上。
[0347]
step4:对添加噪声后的数据进行概率分布拟合。这里本实施例可以使用正态分布或其他分布进行拟合。基于拟合结果，可以调整噪声的分布，以使添加的噪声更符合实际数据的分布。
[0348]
step5:将添加了噪声的数据与原始数据进行差分处理。计算添加噪声后的数据与原始数据之间的差值，并发布差分数据。这样，攻击者即使获得了差分数据，也难以准确推断原始数据。
[0349]
step6:使用指数加权移动平均法(ewma)进一步平滑差分数据。这里本实施例可以选择权重α＝0.3。计算ewma后，得到平滑后的差分数据。
[0350]
step7:对平滑后的差分数据进行主成分分析(pca)降维。在这个示例中，本实施例可以选择将数据从24维降至2维。这将减少数据存储和传输的成本，同时提高数据处理效
率。
[0351]
step8:使用支持向量机(svm)或其他分类算法对降维后的差分数据进行分类。这可以帮助本实施例了解不同用户的用电行为模式，并为智能电网管理提供有用的信息。
[0352]
step9:对分类结果进行评估和优化。可以使用准确率、召回率等指标对分类模型进行评估，并根据评估结果调整模型参数，以提高分类性能。
[0353]
通过上述步骤，本实施例实现了对物联网智能电表数据的隐私保护处理。在整个过程中，本实施例通过添加拉普拉斯噪声、进行聚类、差分数据发布等手段来保护用户隐私。这些方法使得即使攻击者获得了处理后的数据，也难以准确推断出原始的用户用电量信息。在保护隐私的同时，本实施例还通过pca降维、数据分类等手段提高了数据处理效率，为智能电网管理提供了有用的信息。
[0354]
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
[0355]
实施例二
[0356]
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，接下来将采用实施例的形式对本发明做详细的应用性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
[0357]
为了展示本发明所提供的加密方法的防御效果，在本实施例二中将继续沿用实施例一的参数设定与场景模拟，并引入一个恶性情况：
[0358]
设存在一个恶意攻击者，他试图通过泄露的处理后数据推断用户的原始用电量信息。攻击者获得了在step1至step9中处理后的数据，包括发布的差分数据、降维后的数据、分类结果等。
[0359]
恶意攻击者可能尝试采用以下方法来还原原始数据：
[0360]
(1)基于差分数据和降维后的数据，尝试重构原始数据；
[0361]
(2)利用分类结果和其他公开信息，如天气、节假日等，分析用户的用电行为；
[0362]
(3)利用已知的某些用户用电量信息，尝试推断其他用户的用电量。
[0363]
然而，由于本实施例采用了多种隐私保护手段，攻击者很难准确推断出原始数据。原因如下：
[0364]
(1)在添加拉普拉斯噪声的过程中，本实施例以隐私预算参数ε为0.1，噪声比例因子b＝δ/ε＝1/0.1＝10来调整噪声的强度。这意味着攻击者无法准确地从噪声数据中提取原始数据。即使攻击者尝试使用统计方法还原数据，由于噪声的存在，还原的结果将存在很大的误差。
[0365]
(2)通过使用k-means聚类和差分数据发布，本实施例进一步保护了用户隐私。攻击者可能会根据聚类结果和差分数据尝试推测用户的用电行为，但由于这些数据已经被添加了噪声，攻击者很难得到准确的信息。
[0366]
(3)主成分分析(pca)降维过程也有助于保护用户隐私。降维后的数据丢失了一部分信息，使得攻击者难以通过低维数据还原原始数据。即使攻击者尝试结合其他信息源进
行推断，他们也无法准确地获取原始用电量信息。
[0367]
(4)即使攻击者获得了部分用户的原始用电量信息，由于本实施例采用的隐私保护方法会独立地对每个用户的数据添加噪声，攻击者仍然无法准确推断其他用户的用电量。
[0368]
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

技术特征：
1.一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，包括物联网智能电表系统，其特征在于，包括：step1:对物联网智能电表系统的初始数据预处理；step2:聚类分析：对预处理后的数据进行聚类，将物联网智能电表系统的数据划分为不同的组；step3:主成分分析：对每个物联网智能电表系统聚类组内的数据应用主成分分析(pca)方法，保留主要特征；step4:概率分布拟合：对每个物联网智能电表系统聚类组内的降维后的数据进行概率分布拟合；step5:添加微分隐私噪声：根据拟合的概率分布和隐私预算，为每个聚类组内的数据添加拉普拉斯或高斯噪声；step6:指数加权移动平均法：将添加噪声后的数据与指数加权移动平均法相结合，对时间序列数据进行平滑处理；step7:差分数据发布：计算噪声数据的差分值并发布差分数据。2.根据权利要求1所述的加密方法，其特征在于：在所述step2中：step2.1、初始化聚类中心：随机选择k个数据点作为初始聚类中心c_1,c_2,...,c_k；step2.2、将每个数据点分配到最近的聚类中心：计算每个数据点与所有聚类中心的距离，并将数据点分配到距离最近的聚类中心；step2.3、更新聚类中心：根据分配结果，重新计算每个聚类的平均值作为新的聚类中心。3.根据权利要求2所述的加密方法，其特征在于：step2.4、重复step2.2～step2.3，直到聚类中心不再发生变化。4.根据权利要求2所述的加密方法，其特征在于：在所述step3中，主成分分析：step3.1、计算数据矩阵x的协方差矩阵cov(x)；step3.2、对协方差矩阵cov(x)进行特征值分解，得到特征值λ_1,λ_2,...,λ_n和对应的特征向量v_1,v_2,...,v_n；step3.3、选取前k个特征值所对应的特征向量，形成投影矩阵p；step3.4、将原始数据矩阵x乘以投影矩阵p，得到降维后的数据矩阵y。5.根据权利要求1～4任意一项所述的加密方法，其特征在于：在step5中：step5.1、根据隐私预算ε和数据敏感度确定拉普拉斯噪声的比例参数b或高斯噪声的标准差σ；step5.2、为每个聚类组内的数据生成对应数量的拉普拉斯或高斯噪声；step5.3、将生成的噪声添加到数据中。6.根据权利要求5所述的加密方法，其特征在于：step6:指数加权移动平均法：设置：平滑参数α(0<α<1)；对于时间序列中的每个数据点x_t；计算加权移动平均值：y_t＝α*x_t+(1-α)*y_(t-1)。7.根据权利要求5所述的加密方法，其特征在于：step7:差分数据发布：step7.1、计算噪声数据的差分值：δx_t＝x_(t+1)-x_t；
step7.2、发布差分数据δx_t。8.根据权利要求7所述的加密方法，其特征在于：在所述step1中，对收集到的初始数据进行清洗、异常值处理和缺失值填充。9.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括处理器、与所述处理器耦接的存储器，所述存储器中存储有程序指令，所述程序指令被所述处理器执行时，使所述处理器执行如权利要求1-8中任一项权利要求所述的加密方法。10.一种存储介质，其特征在于，存储有能够实现如权利要求1-8中任一项所述的加密方法的程序指令。

技术总结
本发明公开了一种微分隐私保护的物联网智能电表的加密方法，包括：STEP1:数据预处理等预处理操作，确保数据质量和可用性；STEP2:聚类分析：使用K-means算法对预处理后的数据进行聚类，将数据划分为不同的组；一、保持数据的有用性和准确性：本发明的技术采用了概率分布拟合和指数加权移动平均法等方法，以最小程度地降低噪声对数据的影响。这使得数据保持了较高的准确性和有用性，可以在一定程度上进行统计分析和数据处理。二、数据质量与可用性的平衡：本发明的技术通过数据预处理和噪声调整方法，平衡了数据的隐私保护和数据质量与可用性之间的关系。数据预处理操作和噪声调整方法确保了数据在隐私保护的同时仍具备良好的质量和可用性。量和可用性。量和可用性。


技术研发人员：曹献炜 常兴智 张军 王再望 党政军 谭忠 马强 林福平
受保护的技术使用者：马贤
技术研发日：2023.05.18
技术公布日：2023/8/16