计算机应用研究

作者：肖稀丹,邓伦治,李泽家,

单位：贵州师范大学a.大数据与计算机科学学院;b.贵州省高等学校信息安全技术特色重点实验室;c.数学科学学院,贵阳550025；

关键词：多维多子集,数据聚合,隐私保护,ElGamal同态加密,智能电网,

基金：国家自然科学基金资助项目(62462014)；贵州省高层次创新人才项目(黔科合平台人才GCC［2022］018-1)；贵州省教育厅自然科学研究项目(黔教技［2023］010)；贵州省科技计划项目(黔科合基础-ZK［2024］重点058)；；

针对智能电网中用户数据采集过程存在的隐私泄露风险，开展了多维多子集数据聚合机制的研究。在分析现有方案普遍不支持多维聚合且计算成本较高的基础上，提出一种基于加法同态ElGamal加密的隐私保护多维多子集聚合方案（PPMS-DA），结合签名验证与用户分组机制，在无可信第三方参与下实现数据聚合。安全性分析显示，该方案在随机预言模型下具备密文不可区分性与签名不可伪造性，能够有效抵御控制中心与网关的合谋攻击。在不同用户数量和数据维度的实验配置中，性能评估结果表明，相较于五种主流方案中计算效率最高者，该方法在未引入配对运算的前提下，网关侧与控制中心侧的计算开销分别降低了18.84%与24.55%。研究结果表明，该方案具有良好的实用性，适用于资源受限的大规模智能电网环境。

来源：2026年第1期

《计算机应用研究》期刊编辑部

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