36、云数据保护与隐私管理及车辆通信策略解析

云数据保护与隐私管理及车辆通信策略解析

1. 云数据保护与隐私管理现状

在疫情期间,远程办公和数字业务的新趋势推动了超大规模数字转型和云采用的快速增长。随着企业对云的需求不断增加,攻击者利用先进威胁对组织发起攻击,导致敏感数据泄露给公众。为应对这一情况,各国政府正在加强法律法规,以增强组织在安全和隐私实践方面的责任。

云服务提供商提供了原生工具,用于发现、分类和保护其平台上的数据和工作负载。安全公司也在推出先进技术,以解决混合云和多云环境的复杂性,确保数据从发现到销毁的整个生命周期的安全。

然而,对于银行、医疗保健和电子商务等行业,在云平台上进行数据分析时,常规的数据加密技术无法提供有效的保护。字段级编码技术,如格式保留加密和令牌化,能够在交易过程中保留数据的原始格式,有助于管理应用程序的性能。因此,有人提议重新评估基于区块链的令牌化技术,以满足各种商业目的,并围绕令牌及其相关资产的所有权和责任制定明确的流程定义。

2. 车辆通信系统概述

车辆通信系统(VCS)主要由四个单元组成,分别是车载单元(OBU)、簇头单元(CHU)、路边单元(RSU)和基础设施域单元(IDU)。其中,OBU安装在车辆上,而CHU、RSU和IDU则安装在道路旁。

在VCS中,CHU控制其通信范围内的所有OBU。RSU根据多个CHU的数据进行处理,而IDU则基于多个RSU的数据管理整个城市的VCS。OBU包含显示屏、键盘、扬声器、电子车牌、内外传感器和内存等组件,用于与CHU进行数据收发。CHU通过其组件对数据进行多个步骤的处理,包括数据生成、异常检测、特征向量创建、预测模型构建、片段处理、降噪、质量改进、数据压缩、编码、存储和通信等。CHU的

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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