13、物联网安全:区块链与NEC加密系统的创新应用

物联网安全:区块链与NEC加密系统的创新应用

1. 现有安全方法概述

目前,区块链技术因多种原因被视为物联网(IoT)的长期安全解决方案。区块链将信息以块的形式绑定,并使用密码学进行连接。一系列的块构成了区块链,其中初始数据(或块)的安全哈希算法(SHA - 512)哈希值与树形交易数据和时间戳一起保留在一个块中。区块链具有稳定性、可追溯性、过程完整性、安全性和处理速度快等特点。

然而,区块链也存在一些局限性,例如:
- 能源消耗高
- 数据不可变
- 依赖自我维护
- 成本较高
- 仍处于发展的初期阶段

不过,如果能更多地关注连接块时使用的加密机制,这些局限性是可以克服的。为此,提出的系统采用了带有粒子群优化的NEC密码系统,这是一种非对称加密形式。由于加密和解密过程速度快且步骤大幅减少,该系统利用NEC加密方法的潜力来连接区块链。

2. 物联网安全解决方案的分层分析

当前,物联网安全解决方案高度针对物联网协议栈的不同层,具体如下:
| 协议层 | 安全协议 | 作用 |
| ---- | ---- | ---- |
| 应用层 | 受限应用协议(CoAP)和安全消息队列遥测传输(MQTT) | 对流量数据使用加密机制 |
| 传输层 | TCP、UDP、DTLS和SSL | 为传输层提供安全保障 |
| 网络层 | IPv6、6LoWPAN协议 | 保护数据并主要用于传输 |
| 链路层 | IEEE 802.15.4e标准 | 具有默认的流量管理机制 |

3. 基于加密的物联网安全研究工作
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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