19、电动汽车充电的自主身份认证解决方案

电动汽车充电的自主身份认证解决方案

在电动汽车充电领域,自主身份(SSI)认证技术正逐渐崭露头角,为充电过程带来了更安全、更隐私的解决方案。本文将详细介绍电动汽车充电自主身份认证的相关流程、实现方式以及性能评估。

1. 整体流程概述

电动汽车充电的自主身份认证主要包括四个关键步骤:
1. 关联身份与合约 :将与客户的合约关联到账本上具有该合约凭证写入权限的身份。
2. 创建预配置DID :在车辆销售前为其创建预配置DID,用于后续将特定车辆与合约关联,同时借助DID的公钥实现加密通信。
3. 传输合约信息 :合约建立且车辆联网后,将必要的合约信息传输到车辆,车辆向eMSP请求凭证,eMSP在账本上进行认证。
4. 充电过程认证 :车辆在充电过程中使用Anoncreds(零知识证明)向充电点(CP)证明其拥有有效的合约凭证且未被撤销,而无需透露实际凭证。

2. 预配置DID创建

在任何充电过程之前,eMSP需要获得在账本上发布凭证的授权,即需要向账本发布其DID(包含公钥),这个DID通常被称为Verinym。eMSP向具有账本写入权限的管理员(steward)发起请求,该过程基于预先协商的秘密或公钥进行安全通信。

预配置DID的创建过程如下:
1. 车辆生产阶段 :EV创建预配置DID,其DID记录包含公共信息,需由OEM代表EV与管理员通信并写入账本。具体步骤为:OEM向管理员发送带有随机数的Ini

【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测与故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理与特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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