32、LoRaWAN与IoT移动应用安全威胁解析

LoRaWAN与IoT移动应用安全威胁解析

1. LoRaWAN安全威胁

1.1 数据包构成与攻击示例

以一个数据包为例,其十六进制表示为 400403020120010001ec49351984325c0ecb 。其中,初始十六进制行高亮显示的部分, 40 为MHDR,接下来高亮的部分 ec49353984 是有效负载,之后的 325c0ecb 是MIC。当攻击者修改数据包时,有效负载部分被改变,但MIC未变,因为攻击者不知道用来重新计算MIC的NwkSKey。

1.2 密钥生成与管理

许多攻击手段可获取LoRaWAN的三种加密密钥。节点可能位于不安全或不受控的物理位置,如农场的温度传感器或户外设施的湿度传感器,攻击者可窃取节点并提取密钥(OTAA激活节点的AppKey,或ABP节点的硬编码NwkSKey和AppSKey),进而拦截或伪造使用相同密钥的其他节点的消息。此外,攻击者还可能采用侧信道分析技术,通过检测AES加密过程中的功耗或电磁辐射变化来推测密钥值。

LoRaWAN规范要求每个设备有唯一的会话密钥。OTAA节点因随机生成的AppNonce能保证这一点,但ABP节点的会话密钥生成由开发者负责,他们可能基于节点的静态特征(如DevAddr)生成,这使得攻击者在逆向工程一个节点后可能预测会话密钥。

1.3 重放攻击

正常情况下,FHDR中的FCnt计数器可防止重放攻击。FCntUp在节点向服务器发送消息时递增,FCntDown在服务器向节点发送消息时递增。设备加入

Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法控制系统设计的理解。
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