學位論文

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Subject: search.filters.subject.Data Analysis

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    以零知識證明建立可信的隱私保護資料使用機制
    (2024) 劉洧聿; Liu, Wei-Yu
    隨著人工智慧技術的飛速發展，數據分析在各領域展現出巨大的應用潛力和商業價值。然而，數據分析依賴於大量涉及個人隱私的數據，這引發了對隱私保護的高度關注。現有的去識別化技術雖然可以在一定程度上保護隱私，但仍存在數據質量和準確性受損的問題。此外，合約和第三方稽核機構在保護資料隱私方面也面臨著效率和成本的挑戰。本篇論文提出了一套基於公開金鑰基礎建設和零知識證明的資料交換系統，以應對上述問題。公開金鑰基礎建設技術能夠提供安全的身份驗證和數據加密，確保數據在傳輸過程中的安全性。零知識證明技術則允許在不洩露原始數據的前提下進行數據分析，僅返回分析結果，從而大大降低了隱私洩露的風險。此外，零知識證明還能生成與原始資料無關的證明，使稽核過程自動化並降低稽核成本。這套資料交換系統預期能夠在不損害數據質量的前提下，有效保護隱私資料，提升數據分析的效率和安全性。儘管零知識證明技術需要耗費大量算力，計算成本和時間成本需要進一步評估，但其在隱私保護和稽核自動化方面的優勢，使其成為解決數據分析中隱私保護問題的有效方法。
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    智慧電網中以戶為單位之用電特徵分析
    (2013) 郭千瑜
    智慧電網及智慧型電表建置在全球快速發展，在台灣已有特定地區裝設智慧型電網，透過智慧型電表蒐集用戶電表量測資料。消費者的用電習慣各有不同，而影響消費者的用電習慣有許多因素，本研究將會針對溫度、樓層等因素作用電量分析，使消費者不但可以瞭解自身的用電習慣，並加以調整，以減少電費支出，還可節省電能消耗。除了電量分析外，預測用電量也可幫助電力業者適時調整發電量，改善浪費電力能源之現象。本研究使用三種用電預測方法，分別為回看法(ε-LookBack-N)、差分整合自回歸移動平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model)和支持向量回歸(Support Vector Regression)，我們將評估其適用性與準確度，並透過用電戶的用電特徵分群，進一步結合環境變因，研究用電戶用電度數的預測模型，並利用既有量測資料進行驗證。其預測模型可以幫助電力業者作用電預測，適時調整發電量，有效率的配送電能，以達到節能省碳之目的。