Anonymisieren und Verbergen von persönlichen Informationen im Smart Grid
Final Report Abstract
Intelligente Stromzähler (Smart Meter) messen den Stromverbrauch von Haushalten mit einer hohen zeitlichen und messtechnischen Auflösung und übertragen ihn automatisch und ohne Zutun des Betroffenen in regelmäßigen Intervallen an einen Messtellenbetreiber. Die von den Smart Metern aufgezeichneten Daten des Energieverbrauchs sind genau genug, um tiefreichende Einblicke in die persönlichen und sachlichen Verhältnisse der Haushalte zu erlauben. Dies reicht von den täglichen Gewohnheiten über die Verfügbarkeit und Nutzung von elektrischen Geräten bis hin zu Rückschlüssen auf Beschäftigungsverhältnisse oder die Religionsausübung. Durch die Liberalisierung des Strommarktes erhalten zahlreiche Parteien Zugriff auf diese Daten. Dem Datenschutz kommt daher im Energiebereich eine erhebliche Bedeutung zu. Im Rahmen dieses Projekts haben wir gezeigt, wie sich aus Zeitreihen des Energieverbrauchs „digitale Fingerabdrücke“ der Haushalte erzeugen lassen. Diese Fingerabdrücke sind ausreichend, um Stromverbräuche ohne weitere identifizierende Merkmale einem konkreten Haushalt zuzuordnen. Des Weiteren haben wir Verfahren zur Anonymisierung von Zeitreihen entwickelt, mit denen sich unter anderem genau diese Fingerabdrücke vermeiden lassen. Wir haben dazu zum einen die Anonymisierung von Zeitreihen als ein Optimierungsproblem definiert. Zum anderen haben wir ein mathematisches Framework namens Pufferfish auf Zeitreihen adaptiert. Unseren dritten Beitrag zur Weiterentwicklung des Standes der Forschung haben wir auf dem Gebiet lokaler Energiemärkte geleistet. Lokale Energiemärkte dienen dazu, den in einem kleinräumigen Gebiet (einer Wohnanlage, einem Dorf oder einem Stadtteil) lokal aus Biogas, Laufwasserkraftwerken oder Solaranlagen erzeugten Strom auch lokal zu verbrauchen. Dazu muss jeder Stromkunde für bestimmte Zeitintervalle seinen Energiebedarf und seine Wertschätzung für die Energie auf einer Handelsplattform preisgeben. Wir haben gezeigt, dass sich so eine Handelsplattform in Form einer Energieauktion mit anonymisierten Geboten realisieren lässt, ohne dass die Markteffizienz oder die Qualität der Energieallokation sinkt.
Publications
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Kessler, Stephan
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Kessler, Stephan; Buchmann, Erik; Böhm, Klemens
(See online at https://doi.org/10.1109/UIC-ATC-ScalCom-CBDCom-IoP.2015.55) - Individual Privacy Constraints on Time-Series Data. In: Information Systems (54): 74-91, 2015
Laforet, Fabian; Buchmann, Erik; Böhm, Klemens
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Kessler, Stephan
- Wie kann man Privatheit messen? In: Datenschutz und Datensicherheit 39(8): 510-514, 2015
Buchmann, Erik
(See online at https://doi.org/10.1007/s11623-015-0461-1)
