{"id":16733,"date":"2022-06-01T02:00:54","date_gmt":"2022-06-01T02:00:54","guid":{"rendered":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16733"},"modified":"2022-06-01T02:00:54","modified_gmt":"2022-06-01T02:00:54","slug":"documento-del-imperial-college-london-sobre-la-seguridad-de-datos-para-los-medidores-inteligentes","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/domosistemas.com\/?p=16733","title":{"rendered":"Documento del Imperial College London sobre la seguridad de datos para los medidores inteligentes"},"content":{"rendered":"
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El documento informativo<\/a> \u2018Equilibrar la privacidad y el acceso a los datos de los medidores inteligentes\u2019, elaborado por Energy Futures Lab, perteneciente al Imperial College London<\/a>, describe una serie de medidas que podr\u00edan tomarse para minimizar el riesgo de violaciones de la privacidad, incluida la ofuscaci\u00f3n de datos, el cifrado, la privacidad diferencial y el procesamiento de datos basado en el borde.<\/p>\n

\"Contadores
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 ubicaci\u00f3n, financieros y de salud.<\/figcaption><\/figure>\n

El texto considera que se debe implementar una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de preservaci\u00f3n de la privacidad para proteger los datos personales y, al mismo tiempo, permitir que las empresas de energ\u00eda y otras partes interesadas accedan a la informaci\u00f3n detallada recopilada de los medidores inteligentes.<\/p>\n

A diferencia de los medidores de gas y electricidad tradicionales, los medidores inteligentes registran el uso de energ\u00eda en tiempo real y transmiten esos datos a los proveedores de energ\u00eda a intervalos regulares, incluso cada media hora, lo que elimina la necesidad de lecturas f\u00edsicas de medidores y facturas de energ\u00eda estimadas.<\/p>\n

Estos datos tienen el potencial de permitir que las empresas de energ\u00eda pronostiquen con mayor precisi\u00f3n los per\u00edodos de mayor demanda de energ\u00eda, reduciendo el costo de la electricidad y haciendo que el sistema sea m\u00e1s eficiente.<\/p>\n

Los datos tambi\u00e9n podr\u00edan usarse para permitir redes inteligentes y cambios en la demanda, mediante los cuales las se\u00f1ales de precios se usan para cambiar la demanda de energ\u00eda a momentos en que el suministro es m\u00e1s ecol\u00f3gico y barato, lo que reduce tanto las facturas de las viviendas como las emisiones de gases de efecto invernadero.<\/p>\n

Riesgos de privacidad y seguridad de los datos<\/h2>\n

Sin embargo, ampliar el acceso a datos de medidores inteligentes de alta resoluci\u00f3n abre la posibilidad de violaciones de la privacidad, seg\u00fan los autores del informe, quienes advierten que se necesitan nuevas medidas de preservaci\u00f3n de la privacidad antes de que se puedan obtener todos los beneficios.<\/p>\n

Los autores del informe avisan que el uso del aprendizaje autom\u00e1tico para la detecci\u00f3n y estimaci\u00f3n del consumo de energ\u00eda de diferentes electrodom\u00e9sticos podr\u00eda hacer posible la identificaci\u00f3n de las caracter\u00edsticas de la vivienda y la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica. En teor\u00eda, esta informaci\u00f3n podr\u00eda vincularse con datos de otras fuentes para crear un perfil detallado de consumidores espec\u00edficos. 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 ubicaci\u00f3n, financieros y de salud, ya que protegiendo a los consumidores se podr\u00e1 aprovechar los beneficios de los medidores inteligentes para los hogares, los proveedores de energ\u00eda y los operadores de red.<\/p>\n

Los autores recomiendan a los legisladores y reguladores que introduzcan una combinaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de preservaci\u00f3n de la privacidad, y piden transparencia sobre c\u00f3mo se utilizar\u00e1n los datos de los medidores inteligentes. El informe tambi\u00e9n destaca la aplicaci\u00f3n de la privacidad diferencial en el Censo de EE.UU. de 2020 y extrae lecciones para los datos de los medidores inteligentes.<\/p>\n

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