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Martinez JfAutor o CoautorLópez LAutor o Coautor

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24 de marzo de 2021
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Artículo
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A dynamic membership group-based multiple-data aggregation scheme for smart grid

Publicado en: IEEE Internet of Things Journal. 8 (15): 12360-12374 - 2021-08-01 8(15), DOI: 10.1109/JIOT.2021.3063412

Autores:

Chen, YW; Martínez-Ortega, JF; López, L; Yu, HY; Yang, Z
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Afiliaciones

Beijing Univ Technol, Coll Comp Sci, Beijing Key Lab Trusted Comp, Beijing 10014, Peoples R China - Autor o Coautor
Beijing Univ Technol, Data Min & Secur Lab, Coll Comp Sci, Beijing 10014, Peoples R China - Autor o Coautor
Beijing University of Technology - Autor o Coautor
Escuela Tecnica Superior de Ingenieria y Sistemas de Telecomunicacion, Universidad Politecnica de Madrid - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid, Escuela Tecn Super Ingn Sistemas & Telecomun, Dept Ingn Telemat & Elect, Madrid 28031, Spain - Autor o Coautor
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Resumen

IEEE In the smart grid, meters report their real-time electricity consumption data to a utility supplier, the utility supplier can adjust its supply accordingly. However, adversaries can infer users’ privacy behaviors based on publically transferred real-time electricity consumption data. Data aggregation schemes protect users’ privacy from being leaked. We find two major problems are unsolved: meter failure problem and dynamic membership problem. To solve these problems, we designed a dynamic membership group-based multiple-data aggregation scheme. First, a group-based key establishment scheme is proposed, meters are divided into groups, meters in a group build keys to encrypt their data, the meter failure problem is alleviated. If one group has broken meters, the other groups will not be affected. Second, the dynamic join, dynamic leave, and meter replacement techniques are proposed, dynamic membership is achieved by allowing meters to update their keys. The simulation results show a meter’s computation cost and communication cost are the minima among related works, which makes the proposed scheme more suitable for the IoT scenario. Besides, we designed a data encoding method and data retrieve method, we designed two attacks: ‘bilinear map pairing attack’ and ‘zero attack’.
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Palabras clave

cryptographydata aggregationdata privacydata securityencodingencryptionprivacyreal-time systemsscalabilitysecuresmart gridsCryptographyData aggregationData privacyData securityEncodingEncryptionFault-toleranceMetersReal-time systemsScalability.Smart grids

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista IEEE Internet of Things Journal debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2021, se encontraba en la posición 9/164, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir de las Citas Mundiales proporcionadas por WoS (ESI, Clarivate), arroja un valor para la normalización de citas relativas a la tasa de citación esperada de: 1.17. Esto indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: ESI 13 Nov 2025)

Esta información viene reforzada por otros indicadores del mismo tipo, que aunque dinámicos en el tiempo y dependientes del conjunto de citaciones medias mundiales en el momento de su cálculo, coinciden en posicionar en algún momento al trabajo, entre el 50% más citados dentro de su temática:

  • Media Ponderada del Impacto Normalizado de la agencia Scopus: 1.37 (fuente consultada: FECYT Mar 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2026-04-27, el siguiente número de citas:

  • WoS: 16
  • Scopus: 25
  • Google Scholar: 24
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Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-27:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 17 (PlumX).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/86138/

Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

  • Visualizaciones: 125
  • Descargas: 1
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Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: China.

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