信长城亮相Auto CS峰会 以硬核技术筑牢车联网安全屏障

近日,在备受瞩目的AutoCS 2025智能汽车信息安全大会上,车联网信息安全领域的领军企业——信长城,携其数字钥匙、数据脱敏、车联网合规检测工具等核心产品惊艳亮相,充分展示了其在车联网安全领域的深厚积累与创新实力。其中,信长城的【汽车数据人脸车牌脱敏系统】更是荣获了2025年度优秀汽车信息安全产品提供商荣誉,彰显了其在数据脱敏技术方面的领先地位。

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作为车联网信息安全行业的佼佼者,信长城一直致力于为智能网联汽车提供全方位的安全保障。在本次AutoCS活动中,信长城展示了其自主研发的多款创新产品,这些产品不仅技术领先,而且具有广泛的应用前景和巨大的市场潜力。

其中,信长城的数字钥匙解决方案采用了先进的密码+通讯技术,实现了更加安全、便捷的车门解锁和远程控制功能。该解决方案支持无感解锁、钥匙分享、分时租赁等多种功能,通过高度集成的模块设计,大幅提升了定位精度和系统的安全稳定性能,为主机厂提供了更多便捷、智能、安全合规的智慧出行服务体验。

在数据脱敏方面,信长城的【汽车数据人脸车牌脱敏系统】凭借其卓越的性能和广泛的应用场景,赢得了与会者的高度关注。该系统采用人工智能+密码技术,通过先进的数据识别、脱敏算法和灵活的脱敏策略,实现了对人脸和车牌数据的精准识别与高效脱敏。这一技术不仅有效保障了数据的安全性和可用性,还满足了车企在数据保护、合规性等方面的需求。通过脱敏检测,车企可以在保证数据安全的前提下,进行更加灵活、高效的数据分析和应用,推动了智能网联汽车信息安全的快速发展。

此外,信长城还展示了其车联网合规检测工具,该工具针对车联网信息安全密码应用安全合规性检测而打造,可面向车企、研究院所、检测机构等行业单位提供便捷、可靠的密码应用合规检测功能。这一工具的推出,有助于提升整个车联网行业的安全合规水平,为智能网联汽车的安全发展提供了有力支撑。

值得一提的是,在本次AutoCS活动中,信长城的【汽车数据人脸车牌脱敏系统】荣获了2025年度优秀汽车信息安全产品提供商荣誉。这一荣誉不仅是对信长城在数据脱敏技术领域创新成果的肯定,也是对其在车联网安全领域持续深耕和不断创新的鼓励。

信长城联合创始人&CTO刘鹏表示,未来信长城将继续聚焦智能网联汽车数据安全领域的研究和实践,不断创新和优化数据脱敏技术,为汽车行业提供更加高效、可靠的数据安全解决方案。同时,信长城也将积极与业界同仁开展合作与交流,共同推动汽车行业的持续健康发展。

活动剪影

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内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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