Моделирование производительности зданий может помочь выявить утечки конфиденциальной информации IoT в зданиях

Jul 19, 2023

Научные отчеты, том 13, Номер статьи: 7602 (2023) Цитировать эту статью

567 Доступов

83 Альтметрика

Подробности о метриках

Поскольку устройства IoT становятся дешевле, меньше и более повсеместно используются, они могут раскрывать больше информации, чем предполагалось, и угрожать конфиденциальности пользователей. Датчики качества окружающей среды в помещении (IEQ), ранее установленные для экономии энергии и мониторинга состояния здоровья в помещении, стали средством получения конфиденциальной информации об обитателях. Например, датчики освещенности являются известным каналом проверки присутствия людей в помещении с помощью освещения, чувствительного к движению. Световые сигналы также могут передавать конфиденциальные данные, такие как личность пассажира и информацию с цифрового экрана. Чтобы ограничить чрезмерное использование датчиков, мы изучаем выбор места размещения датчиков в качестве методологии. В частности, в этом исследовании для проверки концепции мы демонстрируем потенциал симуляционных моделей, основанных на физике, для количественной оценки минимального количества позиций, необходимых для получения чувствительных выводов. Мы показываем, как одного удачно расположенного датчика может быть достаточно в конкретных условиях здания, чтобы целостно фиксировать состояние окружающей среды, и как дополнительные удачно расположенные датчики могут способствовать более детальным выводам. Мы предлагаем независимый от устройства и адаптивный к зданию рабочий процесс, позволяющий уважительно фиксировать предполагаемую активность жильцов и подробно описывать последствия включения моделирования зданий в схемы датчиков в реальном мире.

Благодаря возросшей осведомленности о мерах по снижению энергопотребления в зданиях за последние два десятилетия были внедрены многочисленные технологические достижения для мониторинга изменений условий внутри помещений. Датчики и исполнительные механизмы все чаще интегрируются в здания, чтобы снизить общее потребление энергии и одновременно повысить комфорт жильцов1,2. Например, системы автоматизации зданий могут снизить энергопотребление здания за счет уменьшения искусственного освещения, когда в здании ощущается достаточный дневной свет3. В здании также могут использоваться датчики присутствия людей и качества воздуха для снижения потребления энергии блоками отопления, вентиляции и кондиционирования воздуха (HVAC) в ожидании присутствия или комфорта жильцов4. Количество датчиков, установленных в зданиях, будет только расти по мере роста цен на энергию и известных преимуществ «умной» среды5. Тем не менее, по-прежнему существуют многочисленные проблемы с использованием данных, собранных датчиками, для повышения полезности пассажиров.

Во-первых, и это очень важно, датчики имеют разную частоту сбора данных, поэтому исследователи не могут просто купить какой-либо датчик окружающей среды и установить его, чтобы фиксировать всю активность, происходящую в помещении. Частота сбора данных ограничивает типы поведения жильцов, которые можно сделать вывод. Например, теорема выборки Найквиста-Шеннона показывает, что для правильного реверса необходимо производить выборку с частотой, более чем в два раза превышающей самую высокую частотную составляющую сигнала6. Различия во временных масштабах означают, что исследователи не могут использовать камеру с одним изображением на 30 секунд, чтобы фиксировать поведение субъектов, происходящее каждые 15 секунд, без потери данных. С другой стороны, увеличение частоты может вызвать другие нежелательные эффекты, такие как наложение сигналов. Исследователь (проектировщик или руководитель объекта) по-прежнему должен определить характеристики установленного датчика, такие как частота, режим и наблюдаемая переменная; сам акт покупки оборудования навсегда ограничивает наблюдаемое поведение в дальнейшем.

Во-вторых, размещение датчиков оказывает большое влияние на последующую полезность собранных датчиком данных, но позиционирование часто упускается из виду или начинается случайным образом, а затем итеративно улучшается7. Датчики, установленные в неправильных местах, могут привести к неверным показаниям8,9, но может быть удобнее установить датчики и начать сбор данных как можно скорее. Кроме того, предыдущие датчики, установленные для оценки здания, могут оказаться недостаточными или нежелательными для нового использования пространства. Например, некоторые жители могут выехать, в результате чего предыдущие датчики в местах, которые больше не заняты, становятся ненужными. Аналогичным образом могут въехать дополнительные жильцы, в результате чего предыдущее покрытие становится недостаточным для нового использования помещений. Оптимизация положения и количества датчиков может привести к снижению энергопотребления и улучшению показаний, но сложно учесть и поддерживать соображения изменения контекста и целей измерения для масштабирования количества датчиков вручную.