3、智能家居网络安全与隐私挑战及应对策略

智能家居网络安全与隐私挑战及应对策略

1. 应用平台层的安全问题

智能家居系统中,智能应用平台承担着大量计算任务。为支持更多物联网服务,多数平台支持第三方应用,并依据应用代码逻辑实现多设备自动协作。然而,平台存在缺陷,为智能应用的恶意行为提供了可乘之机。

以三星 SmartThings 智能应用平台为例,它为每个设备抽象出相应能力,并通过约束函数模型规范智能应用行为。但该功能模型采用粗粒度管理方法,可能使智能应用获得过多权限,从而导致不当行为。

应用的恶意行为主要分为两类:
- 过度权限访问 :恶意应用在未经用户授权的情况下,自动在云端控制设备,如自动打开门锁。
- 事件欺骗 :恶意应用在云端虚假报告事件,触发后续异常操作,例如伪造温度传感器的“高温”数据,诱导智能空调自动开启。

这些应用层面的风险给智能家居系统和用户带来了巨大的安全与隐私隐患。

目前,对智能应用恶意行为的监测和预防主要有以下三种方式:
1. 修改智能家居平台,引入敏感数据信息流控制机制 :例如 FlowFence 系统,可拦截所有数据流,并要求下游用户在使用敏感数据前进行声明。
2. 设计基于上下文的权限控制系统,实现细粒度访问控制 :如 ContexIoT 系统,能支持对敏感行为的细粒度识别,并向用户报告敏感行为和上下文信息。
3. 通过分析应用源代码、注释和描述文档,改进智能应用的授权机制 :例如 SmartAuth 通过对智能应用

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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