8、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. 访问控制机制

在物联网环境中,用户与机器或设备之间的交互需要授权。寻求访问其他实体的主体可能具有多个角色。基于角色的访问控制(RBAC)要求用户或设备证明其身份,随后创建会话并为其分配角色以执行授权任务。前面已经讨论过可用于授权的身份验证机制。然而,当存在大量具有多种用途的设备时,角色数量可能会急剧增加,导致管理困难。基于策略的访问控制或动态授权管理在这种情况下可能会有所帮助。基于属性的授权提供了细粒度、高灵活性和丰富的语义,还可以使用部分身份验证等有益功能。例如,可以使用传感器的位置、类型或执行器类别等属性来动态定义访问类别,这可以作为基于角色的访问控制的补充。

2. 安全的软件更新

软件或固件更新是物联网系统需要考虑的关键特性。从操作角度来看,这对于维护和延长连接设备的使用寿命非常有用。制造商可以利用此功能在发现固件漏洞时及时进行修复。然而,用于支持固件更新的机制存在安全漏洞风险。黑客可能会利用升级过程篡改设备数据、操作或执行器,甚至注入恶意软件以在网络中触发二次攻击。因此,必须仔细权衡远程更新的风险和价值。

设备的安全更新涉及多个方面。在设备通信、闪存和启动过程中,必须确保固件的完整性和机密性。安全更新还包括验证更新的完整性,并在安全传输到目标设备后进行验证。启动时和运行时的软件对于验证过程至关重要。之前描述的一些数据安全措施也可以在此处使用。升级中使用的密钥可以由第三方证书颁发机构管理,并根据需要进行更新。这种机制也可用于系统配置的安全更新。

3. 物联网系统中的隐私问题

隐私的一个普遍定义是“个人有权选择哪些个人信息被哪些人知晓”。在物联网范式中,这意味着:

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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