13、车联网V2V通信轻量级双向认证协议与卫星通信认证及密钥更新分析

车联网V2V通信轻量级双向认证协议与卫星通信认证及密钥更新分析

随着信息技术和通信行业的飞速发展,物联网、云计算、车联网区块链技术、V2G技术以及人工智能等领域都取得了显著的进步。车联网(IoV)作为物联网的重要应用之一,其安全与通信协议的可靠性愈发受到关注。同时,卫星通信凭借其在音频、视频、定位和消息传递等方面的广泛应用,也成为了通信领域的关键组成部分。不过,这两个领域的相关协议都面临着诸多安全挑战。

车联网V2V通信轻量级双向认证协议分析

Vasudev等人提出了一种车联网环境下的轻量级双向认证协议,宣称该协议在计算和通信成本上优于其他类似协议,还指出了部分其他协议在中间人攻击、不可追踪攻击等方面的缺陷。然而,经过深入研究,发现该协议存在诸多设计缺陷和安全漏洞。

  • 相关符号说明
    | 符号 | 描述 |
    | — | — |
    | Vs | 车辆用户 |
    | TA | 可信权威机构 |
    | RA | 注册机构 |
    | VS | 车辆服务器 |
    | A | 攻击者/对手 |
    | UIDi | 第i个主机的识别号 |
    | PWi | UIDi的密码 |
    | h(.) | 单向加密哈希函数 |
    | CID | TA的唯一标识符 |
    | SIDk | 第k个VS的识别号 |
    | Ks | VS和TA共享的密钥 |
    | Sk | 会话密钥 |
    | i ?= j | 判断i是否等于j |
    | ⊕ | 按位异或操作 |
    | ∥ | 连接操作 |

  • <
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模线性化提供一种结合深度学习现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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