27、物联网中的量子密钥分发:安全通信新范式

物联网中的量子密钥分发:安全通信新范式

1. 物联网安全挑战

物联网(IoT)在众多领域发展迅猛,如医疗、零售、金融服务等,能有效解决紧急业务问题,降低运营和财务成本。目前,物联网设备已占企业网络设备的 30%,推动了业务流程的转变。通过广泛收集数据,物联网可实现精准的预测建模和实时决策,助力企业数字化转型,提高劳动生产率、公司效率和盈利能力,改善整体工作环境。

然而,物联网也面临着严重的安全挑战:
- 硬件黑客攻击 :攻击者利用微控制器开发中的常见硬件接口进行攻击。安全专业人员需了解电子学知识,掌握专业硬件工具,以识别物联网设备物理组件的漏洞。因为黑客可通过拆解硬件、利用调试接口访问设备。
- 系统复杂性 :物联网生态系统中存在旧设备、多种通信协议,以及设备、传感器和软件应用的无缝集成,增加了保护的复杂性。而且,缺乏物联网设备的安全标准和规范,也容易产生安全漏洞。
- 量子计算威胁 :量子计算的发展对传统加密技术构成重大威胁。若量子计算机成为现实并破解现有加密技术,物联网连接的安全性将受到严重威胁。因此,探索和采用量子密钥分发(QKD)作为更安全的密钥分发方法至关重要。

2. 量子密钥分发基础

2.1 量子与经典通道

在量子密钥分发(QKD)中,两个可信伙伴 Alice 和 Bob 即使相距甚远,也需通过两种通道来构建密钥:
- 量子通道 :用于交换特定的量子信息,但易受第三方(如窃听者 Eve)的干扰。
- 经典

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值