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问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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