19、关键基础设施信息交换中的信任、声誉与风险建模

关键基础设施的信任与风险建模

关键基础设施信息交换中的信任、声誉与风险建模

在当今数字化时代,关键基础设施(Critical Infrastructures,CIs)的安全与稳定运行对于社会的正常运转至关重要。无论是电力供应、通信网络还是金融系统,这些基础设施之间相互依赖,一个环节出现问题可能会引发连锁反应,影响到整个社会的正常秩序。本文将探讨关键基础设施信息交换中的信任与声誉机制,以及数字系统安全中相互依赖关系的建模方法,同时介绍风险本体和服务质量描述符在关键基础设施中的应用。

信任与声誉服务

信任与声誉在关键基础设施的信息交换中起着关键作用。当信任度下降到定义的阈值以下时,新的策略会被触发,安全中介网关(SMGW)将停止接受来自该对等方的连接。信任与声誉服务(Trust and Reputation Service,TRS)原型的开发,使得其能够轻松与MICIE SMGW集成。TRS通过其代理收集信息,并实时计算信任和声誉指标,将这些指标提供给外部实体。同时,还构建了一个图形界面,为关键基础设施运营商提供所有服务和关键基础设施的信任总体视图。

验证过程的结果显示,该服务具有改善关键基础设施互操作性安全的能力。研究人员期望在MICIE项目中,从一个简单的参考场景开始评估这一方案,该场景涵盖一小部分电力分配网络和相互依赖的电信网络。后续的验证工作还将包括由以色列电力公司提供的更复杂场景,涉及多个关键基础设施。

数字系统安全中的相互依赖建模

现代社会对网络空间的依赖程度日益加深,但现代信息和通信系统的复杂性也带来了诸多挑战。日常服务往往依赖于复杂的相互依赖系统,一个子系统的看似无关紧要的故障可能导致整个服务的崩溃。在信息和网络风险管理方面,这种复杂性使得很难预测一个组

感应异步电机转子磁场定向控制基于模型参考自适应观测器(MRAS)+模数最优法整定电流环和对称最优法整定速度环的无感算法(Simulink仿真实现)内容概要:本文介绍了感应异步电机转子磁场定向控制的无感算法,结合模型参考自适应观测器(MRAS)实现转速和磁链的在线估计,省去机械传感器,提升系统可靠性。控制系统采用经典的双闭环结构,其中电流环通过模数最优法进行PI参数整定,以获得快速响应和良好稳定性;速度环则采用对称最优法进行调节器设计,增强抗干扰能力和动态性能。整个控制策略在Simulink环境中完成建模仿真,验证了其在无位置传感器条件下仍能实现高性能调速的可行性。; 适合人群:自动化、电气工程及相关专业的研究生、高校科研人员以及从事电机控制、电力电子运动控制领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究无速度传感器电机控制技术,特别是MRAS在转速辨识中的应用;②掌握模数最优法对称最优法在电流环和速度环PI参数整定中的设计流程工程实践;③通过Simulink仿真平台复现先进控制算法,服务于教学实验、科研项目或工业原型开发。; 阅读建议:建议读者结合Simulink模型同步学习,重点关注MRAS观测器的构建原理、PI参数整定的理论推导仿真验证环节,同时可进一步拓展至参数鲁棒性分析实际硬件实现。
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