Back to results

Universitat Oberta de Catalunya (UOC)

Secure and privacy-preserving smart metering systems: a novel framework for data aggregation using encryption and reversible watermarking

Abstract

dc:description.abstract

A mesura que el món adopta la nova era de les tecnologies intel·ligents i la proliferació d'equips IoT, com ara les xarxes elèctriques intel·ligents i els sistemes de mesura, sorgeix una preocupació creixent pel que fa a la privadesa i la seguretat de la informació confidencial dels usuaris. Els comptadors intel·ligents, que serveixen com la principal font de dades de consum d'energia a les xarxes elèctriques intel·ligents, poden registrar l'ús d'energia amb gran granularitat. Aquest ús expandit dels comptadors intel·ligents millora la interacció entre els proveïdors d'energia i els consumidors. No obstant això, la informació detallada generada sobre els patrons de consum d'energia dels consumidors augmenta els riscos de violacions de dades, robatori d'identitat i altres formes de ciberatacs. El notable avenç de la tecnologia de xarxes elèctriques intel·ligents dins del sector IoT ha generat preocupacions subs\-tan\-ci\-als sobre la privadesa i la seguretat de les dades recopilades i transferides en temps real. Per tant, garantir la seguretat dels comptadors intel·ligents i la privadesa dels usuaris és un repte urgent. L'agregació segura de dades en sistemes de mesura intel·ligents continua sent un desafiament a causa de la gran quantitat d'atacs cibernètics i físics possibles. Moltes solucions existents pateixen de complexitat computacional, consum de temps i vulnerabilitats de seguretat. Per abordar aquests reptes, aquesta recerca proposa múltiples protocols d'agregació de dades que preserven la privacitat, combinant marques d'aigua i xifratge, dissenyats per a comptadors intel·ligents de baixa i alta freqüència en entorns amb recursos limitats. En aprofitar les fortaleses combinades de les marques d'aigua reversibles i les tècniques criptogràfiques, aquests protocols garanteixen la confidencialitat, integritat i autenticitat de les dades sense dependre de terceres parts de confiança. En aquesta tesi s'han obtingut resultats experimentals per a maquinari IoT real que confirmen l'eficiència computacional dels protocols proposats, demostrant un consum mínim d'energia i temps, mentre es manté una resistència robusta davant de diversos atacs actius i passius. A més, anàlisis comparatives revelen el rendiment superior dels protocols proposats sobre altres esquemes existents de la literatura, en termes de cost i escalabilitat. Les línies de recerca futures inclouen l'exploració de mètodes criptogràfics més lleugers, el desenvolupament de tècniques de marques d'aigua més robustes --inclòs l'augment del nombre de bits incrustats a cada interval de temps--, la consideració de conjunts de dades multidimensionals i el refinament de metodologies comparatives amb anàlisi d'escenaris en temps real. Aquests avenços tenen com a objectiu millorar l'aplicabilitat dels protocols en entorns de xarxes elèctriques intel·ligents en evolució, prenent com a base la solució presentada en aquesta recerca per a l'agregació de dades segura i eficient en sistemes de mesura intel·ligents amb recursos limitats.

Degree

thesis:*
Grantor dc:publisher
Universitat Oberta de Catalunya (UOC)
Year dc:date.issued
2025

Author and committee

dc:creator, dc:contributor.*
Author dc:creator
  • Kabir, Farzana

Subjects

dc:subject × 15

Rights

dc:rights
Statement dc:rights
  • CC BY-NC-ND
Language dc:language.iso
eng

Identifiers

dc:identifier.*
Handle dc:identifier.uri
https://hdl.handle.net/10609/153795
OAI identifier oai:identifier
oai:openaccess.uoc.edu:10609/153795

Chain of custody

source
Harvested from
Universitat Oberta de Catalunya
Base URL
openaccess.uoc.edu/server/oai/request
Last updated
2026-07-27
Source record
OAI-PMH GetRecord
citation

Kabir, Farzana. Secure and privacy-preserving smart metering systems: a novel framework for data aggregation using encryption and reversible watermarking. Universitat Oberta de Catalunya (UOC), 2025. https://hdl.handle.net/10609/153795