21、车联网安全、隐私与风险分析方法解析

车联网安全、隐私与风险分析方法解析

1. 背景与相关方法概述

在车联网技术不断发展的今天,保障所处理数据的安全性、隐私性至关重要。为了开发一个能够支持车联网技术的增强型安全保障框架,我们需要借助多种方法,主要包括风险分析方法 EBIOS、安全需求工程分析方法 Secure Tropos 以及隐私需求工程分析方法 PriS。

2. 风险分析:EBIOS 方法

EBIOS(需求表达与安全目标识别)是由法国国家信息系统安全局(ANSSI)创建的风险分析方法。它旨在识别系统的关键部分及其对应的威胁,评估资产风险,并确定相应的安全目标。该方法具有灵活性、快速性等优点,并且已在多个风险评估中得到应用,与 ISO 27005 风险分析阶段兼容。

EBIOS 方法包含以下五个步骤:
1. 情况研究(Circumstantial study) :分析师确定研究的范围,明确系统组件及其之间的通信关系。此步骤需收集和整理的数据包括:
- 车联网系统中的重要资产
- 组件的功能描述及组件间的关系
- 研究需要解决的安全问题
- 适当的假设
- 现有的安全规则(法律法规、其他研究中的现有规则)
- 特定系统可能面临的潜在约束(内部或外部)
2. 安全需求表达(Expression of security needs) :根据需求规模表达安全需求,确定风险评估标准和假设影响。将安全需求与每个重要组件相关联,并生成安全需求报告。
3. 威胁研究与建模(Threat study and modelling)

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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