26、自动化系统的安全保障与可靠发展

自动化系统的安全保障与可靠发展

1. 现代信息安全挑战

如今,信息安全威胁已从简单的业余黑客制造的病毒演变成一个庞大的网络犯罪生态系统。其中,政府机构开展的大规模定向工业间谍和破坏行动成为不断变化的威胁场景中的新成员。现代信息安全必须综合考虑各类威胁,以及攻击者的动机和目标。主要存在以下三种典型攻击者:
- 黑客活动分子 :多为传统的业余人士,他们尝试自身技能并向同行炫耀。其资源通常有限,动机模糊,造成的损害往往是意外而非蓄意的。然而,由于自动化是一个脆弱的实时系统,他们对自动化安全构成的威胁不容小觑,任何安全漏洞都可能导致严重且不可预测的后果。
- 有组织犯罪团伙 :围绕网络犯罪形成了完整的商业生态系统,其目的明确,就是为了赚钱。他们愿意投入大量资金开展行动,聘请昂贵的专家,拥有的资源远超黑客活动分子。目前,他们的威胁主要集中在网上购物和银行业务,但迟早会有人想出通过破坏自动化安全来获利的方法。此外,他们的活动还会引发一些边缘威胁,如不断增长的僵尸网络,可能给自动化系统带来严重的意外问题。
- 政府机构 :以“震网”(Stuxnet)病毒事件为标志,政府机构进入网络攻击领域。他们的行动资金充足、协调有序,极难防御。“震网”病毒经过多年开发和测试,针对单一设施进行部署,包含多个零日漏洞利用、伪造证书和先进的远程控制系统,还能收集受感染系统的相关信息并传回控制者。

2. 保障自动化生命周期安全

自动化安全建模的目标是将正式的需求过程分析和需求规范扩展到整个自动化生命周期,涵盖从业务需求和流程,到软件设计、实现,再到自动化系统的实际使用。

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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