28、安全拉取请求(SPR)解决方案:架构、设计与评估

安全拉取请求(SPR)解决方案:架构、设计与评估

在无线传感器网络(WSN)的应用中,数据的安全获取和管理至关重要。本文将详细介绍一种安全拉取请求(SPR)解决方案,包括其架构、设计以及评估结果。

1. CoMaDa 与 WebMaDa 架构概述
  • CoMaDa 架构 :部署的 WSN 位于底层,通过 WSN 驱动、协议栈和 WSN 连接器三个组件,将接收到的数据传入运行 CoMaDa 的网关。基于这些数据,实时建立数据的虚拟表示,包括节点信息、拓扑结构和 WSN 本身的信息。与之关联的不同总线和接口支持各种应用,如数据可视化、数据分析以及管理和控制功能。然而,使用 CoMaDa 限制了用户的移动性,因为用户必须坐在与网关直接映射的 CoMaDa 部署前才能与 WSN 交互。
  • WebMaDa 框架 :为了弥补移动性的不足,开发了 WebMaDa 框架。它允许使用移动设备(如智能手机、平板电脑)监控多个 WSN,每个 WSN 由一个 CoMaDa 实例管理。由于 WebMaDa 是一个全球可访问的 Web 应用,可能被许多人用于管理大量注册的 WSN,因此引入了用户和权限系统来控制对 WSN 和测量数据的访问。
2. SPR 支持的需求

与相关工作(如 Sentilo 和 FIWARE)相比,SecureWSN 的 CoMaDa 组件已经提供了处理用户和网络传入请求的中间件功能。Sentilo 使用 HTTP 进行接口间的数据传输,而 SecureWSN 使用 WebMaDa 通过互联网传输数据,并使用 HTTPS 进行安全的数据传输

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换功能扩展,适用于科研验证工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的值区间都是 [-1, ...
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