29、LiBrA - CAN:用于控制器局域网的轻量级广播认证协议

LiBrA - CAN:用于控制器局域网的轻量级广播认证协议

1. 引言

近年来,车载网络安全已成为一个非常活跃的研究领域。然而,在确保车辆内部通信总线的安全方面,目前的研究成果还比较少。本文介绍一种基于简单对称原语的协议,该协议利用了密钥分割和MAC混合这两个有趣的过程,旨在实现更高效的广播认证,尤其适用于受损节点占少数的情况。

2. 动机与相关工作

2.1 研究背景

车辆网络安全在过去几年成为了热门研究话题。一些研究表明,车辆很容易成为恶意攻击者的目标。但此前大部分研究集中在车对车和车对基础设施的通信上,对于车辆内部通信总线的安全保障研究较少。原因主要有以下几点:
- 车辆内部安全的重要性直到最近两年才被明确。
- 制造商的设计原则对学术界来说较难获取,难以理解协议设计背后的诸多因素。
- 车辆内部通信的约束和规范与其他研究较多的协议有很大不同。

2.2 现有方案

目前有两种主要的CAN安全方案:
- TESLA协议 :在传感器网络中被证明非常有效,是保证广播认证和高效消息认证码(MAC)的最有效选择之一。但在CAN总线中,它存在一个对汽车至关重要的缺点——延迟。而且这种延迟难以进一步改善,如果采用更高吞吐量、更强计算能力和更好电子元件的总线,会大大增加成本,抵消CAN的成本效益。
- CANAuth协议 :该协议详细遵循CAN的规范,其安全性专门针对CAN总线的要求进行设计。但它不旨在实现源认证,认证与消息ID绑定,消息可能来自不同源且难以追踪。此外,CAN ID数量众多,为每个

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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