8、物联网安全挑战深度剖析

物联网安全挑战深度剖析

1. 物联网安全关键概念

1.1 不可抵赖性

不可抵赖性在物联网的某些业务应用中是不可或缺的安全属性,特别是涉及服务支付的场景,它能防止用户和服务提供商否认支付行为。同时,还可以利用数据监控过程来识别可能被攻击的事物。然而,在一些物联网设备上实现不可抵赖性面临着巨大的瓶颈,主要是在资源受限的设备上使用认证技术带来的挑战。

1.2 安全启动

安全启动是设备安全的基础之一,它能阻止物联网设备在开机时运行未经授权的软件。具体来说,在将控制权交给可执行镜像之前,会对其完整性进行断言和验证,确保设备固件未被篡改。当物联网设备通电后,会使用通过加密方式生成的数字签名来验证运行在设备上的软件的完整性和真实性。只有经过授权实体签名的软件才能在设备上运行。安全启动需要特定的硬件支持,这也凸显了在设备本身融入安全机制的必要性。

1.3 设备篡改检测

设备篡改检测是一项重要的安全要求,它能检测对物联网设备进行的逻辑或物理篡改。虽然一些新的微控制器单元(MCU)具备先进的内存和代码保护功能,可防止未经授权的访问,但这些防篡改保护措施并不总是能提供足够的保护,甚至可能无法使用。许多物联网设备(如传感器)部署在开放环境中,容易受到攻击者的直接接触,一些技术高超的攻击者甚至可以将其带回实验室进行分析。像传感器节点和物联网可穿戴设备等,都是硬件篡改的潜在目标。

2. 物联网安全的微妙之处

2.1 物联网带来的独特安全挑战

与传统计算机系统不同,物联网为个人用户和企业带来了独特的安全挑战。传统计算机系统通常在企业网络的安全边界内受到保护,而物联网设备大

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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