Documento del Imperial College London sobre la seguridad de datos para los medidores inteligentes

Contadores inteligentes.

El documento informativo ‘Equilibrar la privacidad y el acceso a los datos de los medidores inteligentes’, elaborado por Energy Futures Lab, perteneciente al Imperial College London, describe una serie de medidas que podrían tomarse para minimizar el riesgo de violaciones de la privacidad, incluida la ofuscación de datos, el cifrado, la privacidad diferencial y el procesamiento de datos basado en el borde.

El documento informativo manifiesta la importancia de tratar los datos de los medidores inteligentes como confidenciales, al igual que se hace con los datos de ubicación, financieros y de salud.

El texto considera que se debe implementar una combinación de técnicas de preservación de la privacidad para proteger los datos personales y, al mismo tiempo, permitir que las empresas de energía y otras partes interesadas accedan a la información detallada recopilada de los medidores inteligentes.

A diferencia de los medidores de gas y electricidad tradicionales, los medidores inteligentes registran el uso de energía en tiempo real y transmiten esos datos a los proveedores de energía a intervalos regulares, incluso cada media hora, lo que elimina la necesidad de lecturas físicas de medidores y facturas de energía estimadas.

Estos datos tienen el potencial de permitir que las empresas de energía pronostiquen con mayor precisión los períodos de mayor demanda de energía, reduciendo el costo de la electricidad y haciendo que el sistema sea más eficiente.

Los datos también podrían usarse para permitir redes inteligentes y cambios en la demanda, mediante los cuales las señales de precios se usan para cambiar la demanda de energía a momentos en que el suministro es más ecológico y barato, lo que reduce tanto las facturas de las viviendas como las emisiones de gases de efecto invernadero.

Riesgos de privacidad y seguridad de los datos

Sin embargo, ampliar el acceso a datos de medidores inteligentes de alta resolución abre la posibilidad de violaciones de la privacidad, según los autores del informe, quienes advierten que se necesitan nuevas medidas de preservación de la privacidad antes de que se puedan obtener todos los beneficios.

Los autores del informe avisan que el uso del aprendizaje automático para la detección y estimación del consumo de energía de diferentes electrodomésticos podría hacer posible la identificación de las características de la vivienda y la información demográfica. En teoría, esta información podría vincularse con datos de otras fuentes para crear un perfil detallado de consumidores específicos. Es por ello que el informe recalca la importancia de que los datos de los medidores inteligentes deben considerarse tan confidenciales como los datos de ubicación, financieros y de salud, ya que protegiendo a los consumidores se podrá aprovechar los beneficios de los medidores inteligentes para los hogares, los proveedores de energía y los operadores de red.

Los autores recomiendan a los legisladores y reguladores que introduzcan una combinación de técnicas de preservación de la privacidad, y piden transparencia sobre cómo se utilizarán los datos de los medidores inteligentes. El informe también destaca la aplicación de la privacidad diferencial en el Censo de EE.UU. de 2020 y extrae lecciones para los datos de los medidores inteligentes.

 
 
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