7、物联网安全与IT SOX合规中的自动化技术探索

物联网安全与IT SOX合规中的自动化技术探索

物联网安全:RSAEDSA算法的应用

物联网恶意活动检测技术

在物联网环境中,存在着各种物联网设备的恶意活动,为了检测和降低这些恶意活动的影响,文献中提出了多种技术。其中,看门狗路径评级技术(WPT)和动态源路由技术(DSRT) - ACK2 尤为突出,它们能够显著识别并减少物联网网络的恶意影响。

随着无线技术的飞速发展,从卫星广播到无数家庭网络,再到无线个人区域网络(WPAN)、车载自组织网络(VANET)、无线传感器网络(WSN)等,物联网的应用场景不断拓展。物联网可以通过中间物联网设备最大化其服务质量(QoS)参数,如输出、数据包传递分数(PDF)等,但物联网设备也可能因恶意活动而表现出不良行为,如拒绝服务或在公共网络中传递数据包。

高效数字签名技术

传统的手写签名用于指定特定用户对文件负责,但如今,改进的数字签名技术更为常用。在这种技术中,签名消息以数字形式保存并发送给接收者,允许发送者为消息生成一个代码作为签名。

RSAEDSA算法

对于安全高效的物联网通信网络,管理物联网网络是一项具有挑战性的任务,其中安全路由尤为重要。在物联网分层架构中,攻击者会在安全路由过程中发起各种攻击,如虫洞攻击、拒绝服务(DoS)攻击、干扰攻击、女巫攻击、分布式拒绝服务(DDoS)攻击、窃听攻击等。

为了解决这些问题,提出了一种结合数字签名和快速RSA的技术 - RSA增强数字签名算法(RSAEDSA)。数字签名使用哈希技术,确保数据在传输过程中不被篡改。生成数字签名的步骤如下:
1. 对消息(M)应用哈希函数生成消息摘要(

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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