ỨNG DỤNG MÃ HÓA ĐỒNG CẤU ĐẦY ĐỦ TRONG VIỆC BẢO VỆ VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU TIÊU THỤ ĐIỆN TRONG CÁC TÒA NHÀ THÔNG MINH

Lê Hoàn; Nguyễn Tùng Linh

doi:10.34238/tnu-jst.12527

ỨNG DỤNG MÃ HÓA ĐỒNG CẤU ĐẦY ĐỦ TRONG VIỆC BẢO VỆ VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU TIÊU THỤ ĐIỆN TRONG CÁC TÒA NHÀ THÔNG MINH

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 10/04/25 Ngày hoàn thiện: 21/05/25 Ngày đăng: 22/05/25

Các tác giả

1. Lê Hoàn, Trường Đại học Điện Lực
2. Nguyễn Tùng Linh , Trường Đại học Điện Lực

Tóm tắt

Mã hóa đồng cấu là một phương pháp mã hóa mới nổi cho phép xử lý dữ liệu trong khi vẫn được mã hóa, mang đến giải pháp đầy hứa hẹn để duy trì quyền riêng tư trong các ứng dụng nhạy cảm. Trong nghiên cứu này, chúng tôi trình bày một triển khai thực tế của mã hoá đồng cấu hướng đến các tình huống thực tế, đặc biệt tập trung vào các lĩnh vực điện và năng lượng, các lĩnh vực mà bảo mật và tính bảo mật dữ liệu là rất quan trọng. Chúng tôi đánh giá hiệu suất của mã hoá đồng cấu bằng cách áp dụng nó vào dữ liệu tiêu thụ năng lượng được mã hóa và chứng minh rằng nó cho phép tính toán có ý nghĩa mà không ảnh hưởng đến quyền riêng tư. Kết quả của chúng tôi cho thấy, mặc dù tồn tại chi phí tính toán, các kỹ thuật tối ưu hóa giúp mã hoá đồng cấu trở nên khả thi trong phân tích dữ liệu an toàn, với lợi thế nổi bật so với AES và RSA: cho phép tính toán trực tiếp trên dữ liệu đã mã hoá. Điều này rất quan trọng đối với các tòa nhà thông minh, nơi dữ liệu sử dụng năng lượng phải được xử lý an toàn. FHE đảm bảo quyền riêng tư bằng cách cho phép phân tích từ xa dữ liệu điện được mã hóa, ngăn ngừa rò rỉ hoặc sử dụng sai mục đích. Độ tin cậy của FHE khiến nó trở thành giải pháp đầy hứa hẹn để bảo mật các hệ thống năng lượng và cơ sở hạ tầng quan trọng trong các môi trường thông minh tập trung vào quyền riêng tư.

Từ khóa

Mã hoá đồng cấu; Mã hoá dữ liệu; Bảo mật; Tính riêng tư; Dữ liệu lớn; Năng lượng số

Toàn văn:

PDF (English)

Tài liệu tham khảo

[1] S. Fatima et al., “Comparative Analysis of Aes and Rsa Algorithms for Data Security in Cloud Computing,” Eng. Proc., vol. 20, no. 1, Art. no. 1, Jul. 2022, doi: 10.3390/engproc2022020014.

[2] U. Mattsson, “Security and Performance of Homomorphic Encryption,” Global Security Mag Online, 2021. [Online]. Available: https://www.globalsecuritymag.com/Security-and-Performance-of,20210601, 112333.html. [Accessed Mar. 23, 2025].

[3] S. Z. E. Mestari, G. Lenzini, and H. Demirci, “Preserving data privacy in machine learning systems,” Comput. Secur., vol. 137, Feb. 2024, Art. no. 103605, doi: 10.1016/j.cose.2023.103605.

[4] S. Burtner, “Homomorphic Encryption for Electrical Metering Aggregation: Protecting the Privacy of Building Tenants,” Pacific Northwest National Laboratory, Sep. 2024.

[5] D. Strepparava, F. Rosato, L. Nespoli, and V. Medici, “Privacy and Auditability in the Local Energy Market of an Energy Community with Homomorphic Encryption,” Energies, vol. 15, no. 15, Art. no. 15, Jul. 2022, doi: 10.3390/en15155386.

[6] F. D. Garcia and B. Jacobs, “Privacy-Friendly Energy-Metering via Homomorphic Encryption,” in Security and Trust Management, J. Cuellar, J. Lopez, G. Barthe, and A. Pretschner, Eds., Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011, pp. 226–238.

[7] D. Mitrea et al., “Smart contracts and homomorphic encryption for private P2P energy trading and demand response on blockchain,” Heliyon, vol. 9, no. 11, Nov. 2023, doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e22357.

[8] S. Abdelkader et al., “Securing modern power systems: Implementing comprehensive strategies to enhance resilience and reliability against cyber-attacks,” Results Eng., vol. 23, Sep. 2024, Art. no. 102647, doi: 10.1016/j.rineng.2024.102647.

[9] B. Li, M. Xu, Y. Zhou, H. Liu, and R. Zhang, “Optimization of Security Identification in Power Grid Data through Advanced Encryption Standard Algorithm,” J. Cyber Secur. Mobil., vol. 13, no. 02, pp. 239–264, Feb. 2024, doi: 10.13052/jcsm2245-1439.1323.

[10] N. Kshetri et al., “algoTRIC: Symmetric and asymmetric encryption algorithms for Cryptography - A comparative analysis in AI era,” arXiv: arXiv:2412.15237, Dec. 12, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2412.15237.

[11] M. Zhao E and Y. Geng, “Homomorphic Encryption Technology for Cloud Computing,” Procedia Comput. Sci., vol. 154, pp. 73–83, Jan. 2019, doi: 10.1016/j.procs.2019.06.012.

[12] G. Crihan et al., “A Comparative Assessment of Homomorphic Encryption Algorithms Applied to Biometric Information,” Inventions, vol. 8, no. 4, Aug. 2023, Art. no. 4, doi: 10.3390/inventions8040102.

[13] J. W. Bos, W. Castryck, I. Iliashenko, and F. Vercauteren, “Privacy-friendly Forecasting for the Smart Grid using Homomorphic Encryption and the Group Method of Data Handling,” 2016. [Online]. Available: https://eprint.iacr.org/2016/1117. [Accessed May 04, 2025].

[14] X. Zhang, C. Xu, C. Jin, R. Xie, and J. Zhao, “Efficient fully homomorphic encryption from RLWE with an extension to a threshold encryption scheme,” Future Gener. Comput. Syst., vol. 36, pp. 180–186, Jul. 2014, doi: 10.1016/j.future.2013.10.024.

[15] O. Regev, “On Lattices, Learning with Errors, Random Linear Codes, and Cryptography,” arXiv: arXiv:2401.03703, Jan. 08, 2024, doi: 10.48550/arXiv.2401.03703.

[16] A. Satriawan et al., “Conceptual Review on Number Theoretic Transform and Comprehensive Review on Its Implementations,” IEEE Access, vol. 11, pp. 70288–70316, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3294446.

[17] T. Krause, R. Ernst, B. Klaer, I. Hacker, and M. Henze, “Cybersecurity in Power Grids: Challenges and Opportunities,” Sensors, vol. 21, no. 18, Sep. 2021, Art. no. 6225, doi: 10.3390/s21186225.

[18] S. Erabelli, “pyFHE - a Python library for fully homomorphic encryption,” M. E. Thesis, Massachusetts Institute of Technology, 2020. [Online]. Available: https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/129204. [Accessed Apr. 01, 2025].

[19] W. Redmond, “Microsoft SEAL: Fast and Easy-to-Use Homomorphic Encryption Library,” Microsoft Research, 2023. [Online]. Available: https://www.microsoft.com/en-us/research/project/microsoft-seal/. [Accessed May 14, 2025].

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.12527

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ