Ein einfaches Beispiel ist der Betrieb einer Mikrowelle. Das Einschalten des Geräts kann durch einen typischen Anstieg im Stromverbrauch auf 1500 W erkannt werden. Nach Abschalten der Mikrowelle verringert sich dieses Stromlastprofil wieder um 1500 W. Zusammen mit dem zeitlichen Abdruck, den dieser Vorgang bei der Strommessung hinterlässt, ist die Betriebsdauer des Gerätes bekannt. Eine längere Laufzeit der Mikrowelle würde also stark darauf hinweisen, dass sich jemand im Haushalt ein Essen zubereitet.
Wenn solche Stromverbrauchsprofile über einen längeren Zeitraum hinweg beobachtet, können aus den Daten private Lebensgewohnheiten herausgelesen werden.
„Influence of Data Granularity on Smart Meter Privacy”:
Es wird angenommen, dass der Datenschutz höher ist, wenn längere Zeitintervalle zwischen den Stromverbrauchsmessungen liegen.
In der neuen Publikation wurde untersucht, welchen Einfluß die Datengranularität auf die Möglichkeit hat bestimmen zu können, welches Gerät verwendet wird. Es wurde gezeigt, dass wenn Messintervalle die halbe Einschaltdauer eines Gerätes überschreiten, die Bestimmungsmöglichkeit, welches Gerät den Strom verbraucht, sinkt.
Die Grafik (rechts) veranschaulicht die Ergebnisse in einfacher und verständlichen Weise für einen typischen Haushalt: ein Gerät, welches mit einem definierten Messintervall nicht bestimmt werden kann, ist grün markiert.
Diese Analyse ist eine gute Nachricht für den Datenschutz: mit den aktuell geplanten Messintervallen der Verbrauchsdaten von Smart Metern - die 15 Minuten beträgt - kann nur ein typischer Stromverbraucher zugeordnet werden: der Lichtschalter.
