37、IoT安全技术全解析

IoT安全技术全解析

1. IoT部署中的密钥考量

在全连接网状网络的物联网(IoT)部署中,需要考虑所需密钥的数量。对于一个期望双向通信的网状网络中的n个节点,所需的对称密钥数量为n(n - 1)/2,即O(n²)。

2. 非对称加密

非对称加密也被称为公钥加密。非对称密钥是成对生成的(加密密钥和解密密钥)。这些密钥可以互换使用,即一个密钥既可以用于加密也可以用于解密,但这不是必需的。通常的做法是生成一对密钥,将其中一个保留为私钥,另一个作为公钥。下面介绍三种基础的公钥加密算法:RSA、Diffie - Hellman和椭圆曲线加密。

与网状网络中的对称密钥数量不同,非对称加密只需要2n个密钥,即O(n)。

2.1 RSA算法

RSA算法由Rivest、Shamir和Adleman在1978年开发。它基于用户找到并公布两个大素数的乘积和一个辅助值(公钥)。公钥可以被任何人用于加密消息,但素因数是私有的。该算法的操作步骤如下:
1. 找到两个大素数p和q。
2. 计算n = pq。
3. 计算φ(n) = (p - 1)(q - 1)。
4. 选择一个整数e,使得1 < e < φ(n),且e与φ(n)互质,典型值为2¹⁶ + 1 = 65537,作为公钥的一部分。
5. 计算d,以解决同余关系de ≡ 1 (mod φ(n)),d作为私钥。

加密和解密过程如下:
- 加密:密文 = (明文)ᵉ mod n
- 解密:明文 = (密文)ᵈ mod n

为避免短消息无法生成良好的密文,通常在加密

【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,重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与经济效益,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,提升电网与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与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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