24、物联网安全:现状、挑战与应对策略

物联网安全:现状、挑战与应对策略

1. 物联网简介

物联网(IoT)指的是所有实体(更具体地说是设备)相互连接,并通过通信渠道在无需人工干预的情况下相互通信。在物联网中,复杂的传感器和芯片被嵌入到我们周围的任何物理实体中,每个传感器都传输有价值的数据。这些数据使我们能够了解事物的运行方式,随后对其进行分析,以实现相关用途。

传感器使用通用语言相互交流,并与物联网平台进行安全通信。数据从设备收集到物联网平台,在此进行整合和分析,为满足行业或用户特定需求的应用程序提供有价值的信息。

想象一下,15 - 20 年后,我们的家庭、身体、车辆等一切都相互连接。这些设备能够相互通信,更好地预测和满足我们的需求。例如,我们的身体将与嵌入式医疗设备相连,未来还会有自动驾驶汽车。然而,这些设备的软件缺陷可能带来比疾病、不良驾驶或入室盗窃更大的威胁。由于物联网设备开发和发布速度快,制造商往往忽视安全问题,导致用户个人数据面临风险。

举个例子,一位患有心脏病的政治家植入了智能起搏器,他可以通过安卓应用查看起搏器和心脏的状态,医生也能获取相关数据。但如果软件缺乏安全保障,敌对势力可能会黑客攻击起搏器,危及政治家的生命。同样,一辆联网汽车若存在安全漏洞,黑客可能会控制其系统,引发交通事故。

再以汽车为例,汽车上的传感器持续监测各个部件,一旦出现问题,传感器将数据发送到计算核心,核心分析后将信息发送给制造商或附近的车库。制造商不仅能及时提供维修部件,还能利用数据改进现有车型和预防新问题。但这也意味着,传感器和设备之间的通信以及核心对我们的了解,使得我们的敏感数据面临被黑客攻击的风险,因此设备与物联网平台之间的安全通信至关重要。

2. 物联网分层架
一种基于有效视角点方法的相机位姿估计MATLAB实现方案 该算法通过建立三维空间点二维图像点之间的几何对应关系,实现相机外部参数的精确求解。其核心原理在于将三维控制点表示为四个虚拟基点的加权组合,从而将非线性优化问题转化为线性方程组的求解过程。 具体实现步骤包含以下关键环节:首先对输入的三维世界坐标点进行归一化预处理,以提升数值计算的稳定性。随后构建包含四个虚拟基点的参考坐标系,并通过奇异值分解确定各三维点在该基坐标系下的齐次坐标表示。接下来建立二维图像点三维基坐标之间的投影方程,形成线性约束系统。通过求解该线性系统获得虚拟基点在相机坐标系下的初步坐标估计。 在获得基础解后,需执行高斯-牛顿迭代优化以进一步提高估计精度。该过程通过最小化重投影误差来优化相机旋转矩阵和平移向量。最终输出包含完整的相机外参矩阵,其中旋转部分采用正交化处理确保满足旋转矩阵的约束条件。 该实现方案特别注重数值稳定性处理,包括适当的坐标缩放、矩阵条件数检测以及迭代收敛判断机制。算法能够有效处理噪声干扰下的位姿估计问题,为计算机视觉中的三维重建、目标跟踪等应用提供可靠的技术基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
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