7、物联网安全与隐私保护全解析

物联网安全与隐私保护全解析

1. 端点身份管理

每个端点都需具备维护自身身份信息的能力。身份是分配给单个实例的令牌,用于唯一识别该设备。对于大规模系统而言,手动管理单个系统上的端点身份并不实际,因此需要一个自动化的身份管理基础设施。

2. 物联网安全挑战
  • 系统设计与安全忽视 :许多物联网系统的协议和技术复杂多样,但设计却难以匹配其复杂性。由于市场竞争压力,新物联网系统和服务的开发往往忽视安全需求。
  • 资源受限与安全原语 :物联网设备资源有限,倾向于实现低复杂度的安全原语,难以部署先进的加密算法和协议,因此需要轻量级协议。
  • 软件更新挑战 :保持设备软件的更新,包括补丁修复和安全缓解措施,也是一大挑战。
  • 认证与授权标准缺失 :物联网安全中,认证和授权至关重要,但目前缺乏针对物联网边缘设备的强大标准。传统的多因素认证在物联网系统中难以扩展。
  • 安全事件监控难题 :监控大量物联网边缘设备的安全事件存在挑战,这些设备的异质性和缺乏标准化,导致缺乏统一的安全事件捕获和报告方式,因此急需完善的审计和日志标准。
  • 系统级安全需求 :设备级的安全和可靠性并不等同于全局系统的安全,系统级安全应考虑并涵盖物联网系统中设备间的交互组合和配置过程。
  • 生命周期安全考量 :物联网系统的生命周期涉
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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