15、智能城市的安全与管理

智能城市的安全与管理

1. 引言

随着信息技术的迅猛发展,智能城市已经成为现代城市发展的重要趋势。智能城市通过集成先进的传感器、通信技术和数据分析工具,旨在提升城市管理效率和居民生活质量。然而,随着智能化程度的提高,智能城市也面临着前所未有的安全挑战。本文将探讨智能城市中不同层面的安全参数及其面临的威胁,并介绍一些有效的安全措施和情境评估方法,以确保智能城市的稳健运行。

2. 智能城市架构中的安全参数

智能城市架构通常包括传感器层、通信层、数据层、应用层和智能层。每个层次都有其特定的安全需求和风险。以下是各个层次的主要安全参数:

2.1 保密性

保密性确保数据/信息不会被任何未经授权的个体读取。为了保护数据的保密性,必须在数据传输、静止和使用过程中采取对称加密和非对称加密措施。例如,使用SSL/TLS协议可以有效保护数据在传输过程中的安全性。此外,所有智能城市加密部署应由相应的完整加密密钥生命周期管理流程协助,以防止因密钥管理不当而导致的整体安全威胁。

2.2 完整性

完整性确保信息在发送、接收和使用过程中的真实性,防止未经授权的篡改或破坏。数据完整性可以通过哈希函数和数字签名来保证。例如,SHA-256算法可以生成固定长度的哈希值,确保数据未被篡改。此外,定期审计和日志记录也有助于发现潜在的完整性威胁。

2.3 可用性

可用性确保设备和服务的持续可用性,特别是应对拒绝服务攻击(DoS)和分布式拒绝服务攻击(DDoS)。为了提高系统的可用性,可以采用冗余设计和负载均衡策略。例如,通过在多个数据中心部署相同的服务器,即使某个数据中心出现问题,系统仍

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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