51、无线传感器网络安全认证与网格基础设施方案解析

无线传感器网络安全认证与网格基础设施方案解析

在无线通信与传感器网络领域,安全与资源优化是至关重要的问题。本文将为大家介绍两种关键技术方案,一种是基于细胞自动机的低复杂度认证方案,另一种是用于传感器网络的安全网格基础设施 SeGrid。

基于细胞自动机的低复杂度认证方案

在无线通信环境中,移动台的计算和通信成本是关键因素。以往很多协议采用对称和非对称加密等典型密码系统,存在计算和通信成本高的问题,且无法保障用户匿名性和防止票据复制。而我们的认证方案具有显著优势。

  • 认证流程与安全保障

    • 在票据发行阶段,HN(归属网络)和 MS(移动台)在 I - 1 和 I - 4 阶段有特定交互,G#h,v 仅在 HN 和 VN(访问网络)之间共享,这使得在 I - 2 和 I - 3 阶段无人能向 HN 和 VN 发送伪造消息。
    • 在票据认证阶段,MS 和 VN 会秘密计算 NFm Lm - i(IDMS) 和 NFv Lv - i(IDVN),从而防止他人发送伪造消息。
  • 抵御多种攻击

    • 重放攻击 :在票据发行阶段的 I - 1 中,若攻击者重放 IDMS ⊕ G#h,m 和 GFh,m(IDMS, T1, G#h,m) 到 VN,VN 再将 GFh,v(IDVN, T2′, G#h,v) 发送到 HN,系统会通过检查无效时间间隔(T2′ – T1 > ∆T)拒绝该请求。同理,若攻击者重放
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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