21、长期演进网络安全与实时数据获取研究

长期演进网络安全与实时数据获取研究

1. 研究背景与问题提出

在当今数字化时代,网络安全成为了人们关注的焦点。尤其是在移动通信领域,4G LTE和5G网络的广泛应用,虽然带来了高速便捷的通信体验,但也面临着诸多安全挑战。

一些研究提出了对4G LTE网络的对抗攻击模型,但这些研究大多停留在理论阶段,缺乏在实际应用中的验证,如在Skype、网上银行等应用场景中的测试。同时,对4G和5G蜂窝网络现有的认证和隐私保护方案的调查显示,网络安全和电信网络是学术界关注的热点,而GSM网络的脆弱性也备受关注。

LTE网络基于3GPP标准的安全机制,使得对与之关联的调查对象的终端用户设备数据进行合法拦截变得极为复杂。为了解决这一问题,需要开发一种解决方案,将终端用户设备从LTE网络诱骗到调查人员控制的网络中。这个新网络基于GSM,使用2G进行语音和短信通信,2.5G通过通用分组数据服务(GPRS)进行数据服务。由于2G网络中常用的加密流(如A5/0、A5/1、A5/2等)可以在拦截网络中停用,调查人员能够更轻松地控制GSM网络,并查看网络上传输的流量。

2. 网络安全威胁分析

无线通信网络存在两种对执法部门有用的威胁:
- 伪装攻击(Masquerading) :一个实体伪装成另一个实体,通常是一个恶意基站伪装成合法的网络基站。通过这种方式,恶意实体可能获取原本无法访问的数据。
- 未经授权的拒绝服务攻击(Unauthorised Denial of Service) :恶意实体主动阻止资源提供给正常授权的用户。在这种情况下,用户的网络访问可能被拒绝,从而迫

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方法。通过结合数据驱动技术Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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