16、智能电网云安全、隐私保护与数据管理

智能电网云安全、隐私保护与数据管理

云安全与隐私保护方法

在智能电网通信中,保障数据的安全性至关重要,涉及消息认证、完整性和不可抵赖性等多个方面。

  1. 非抵赖性相关方案

    • 博弈论方法 :在多方通信场景中,将发送者、接收者、可信第三方(TTP)、通信信道和攻击者都建模为游戏参与者。协议步骤不固定,会对所有可能的排列进行任意检查,游戏的属性被建模为策略。不过,该算法复杂度很高,为不同场景和属性制定策略也是一大挑战。
    • Carroll系统 :利用多个会话密钥和时间戳确保完全的不可抵赖性,主要基于公钥基础设施框架。其优点是通过计算可证明消息分别由发送者发送和接收者接收,无需双方相互合作,还能证明信息是否被篡改。该方法使用内联TTP或服务器控制发送者发送给接收者的“数据包裹”。包裹通过发送者的私钥和接收者的公钥进行多层加密,为认证目的从数据文件创建哈希,为验证目的生成并加密会话密钥,TTP服务器还会提供时间戳。
    • Chen等人的无证书签名(CLS)方案 :数字签名由签名者和验证者两部分完成。传统的基于身份的公钥密码学(IB - PKC)和无证书公钥密码系统(C - PKC)协议不需要TTP。CLS策略分三步,即初始设置、签名生成和验证。在签名设置阶段,用户输入私钥输出公钥,然后生成签名,最后针对任何恶意身份进行验证。比较不同签名方案(IB - PKC、C - PKC)的结果,TTP提供的信任级别越高,安全级别越好。该协议提供起源不可抵赖性,用户只有一对
【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进行分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力行业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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