87、科技安全与应用:无人机、DDoS 攻击及 IoT 重编程研究

科技安全与应用:无人机、DDoS 攻击及 IoT 重编程研究

无人机安全分析
  1. Phantom 2 Vision+的问题
    • 网络安全漏洞 :该无人机无法提供安全网络,其服务器也不能对客户端进行身份验证。无人机上的两个 WiFi 接入点(AP)均未加密,任何人都能连接,用户手册和 DJI Vision 应用都不允许用户对这些网络启用加密。
    • 攻击手段
      • 劫持通信 :目标是劫持飞机与 DJI Vision 应用之间的通信。由于 ser2net 一次只允许一个 TCP 连接,攻击者先通过 TCP 重置攻击关闭 WiFi 模块与受害应用之间的现有连接,所需的 IP、端口和序列号等参数可从应用与飞机传输的数据包中嗅探到。关闭连接后,攻击者连接到 WiFi 模块,进而阻止受害应用获取实时视频、窃取飞机上的照片和视频、控制飞机摄像头甚至劫持飞机。
      • 攻击视频模块 :通过逆向工程发现视频模块使用基于 UDP 的数据传输(UDT)的修改版本进行与应用的通信,并使用 H.264 进行视频编解码。攻击者嗅探 UDT 数据包的 IP、端口和序列号,创建并发送虚假 UDT 数据包给受害应用,导致应用播放虚假视频、应用崩溃以及飞机与应用之间的通信中断。
      • 控制地面站 :地面站允许用户通过 DJI Vision 创建飞行任务。攻击者逆向工程控制地面站的协议后,可
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值