El robo de electricidad ocurre de vez en cuando en la red inteligente, lo que puede causar grandes pérdidas al proveedor de energía, por lo que es necesario prevenir la ocurrencia de robo de electricidad. El uso del aprendizaje automático como herramienta de detección de robo de electricidad puede bloquear rápidamente a los participantes sospechosos de robo de electricidad; sin embargo, publicar directamente datos de usuario al detector para la detección basada en aprendizaje automático puede exponer la privacidad del usuario. En este documento, proponemos un esquema de detección de robo de electricidad en tiempo real, tolerante a fallos y preservador de la privacidad (FPETD) que combina el anonimato de la fuente y una red neuronal convolucional (CNN). En nuestro esquema, diseñamos un protocolo de recopilación de datos en bruto tolerante a fallos para recopilar datos de electricidad y cortar la correspondencia entre los usuarios y sus datos, garantizando así la tolerancia a fallos y la privacidad de los
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