5G场景和技术

随着5G网络发展,虚拟化技术改变传统安全隔离,引发新型安全挑战。需考虑NFV环境下基础设施安全,保障业务运行。eMBB场景下小站安全威胁,大规模物联网场景下面临海量认证信令问题,低时延高可靠场景下需优化安全协议以满足超低时延需求。

5G网络的虚拟化特点,改变了传统网络中功能网元的保护很大程度上依赖于对物理设备的安全隔离的现状,原先安全的物理环境已经变得不安全,实现虚拟化平台的可管可控的安全性要求成为5G安全的一个重要组成部分,例如安全认证功能也可能放到物理环境安全当中。因此,5G安全需要考虑5G基础设施的安全,从而保障5G业务在NFV技术环境下能够安全运行。

面对5G网络的发展趋势,尤其是5G新业务、新架构、新技术,都会对用户安全和用户隐私保护提出新的挑战。5G安全机制除了要满足基本通信安全,还需要为不同业务场景提供差异化安全服务,能够适应多种网络接入方式及新型网络架构,保护用户隐私,并支持提供开放的安全能力
  5G的eMBB场景与传统移动互联网场景相比,主要区别是为用户提供高速的网络速率和高密度的容量,因此将出现数量众多的小站(smallcell、femtocell)。小站的部署方式、部署条件以及功能都存在灵活多样的特点。传统4G安全机制未考虑此种密集组网场景下的安全威胁,因此,除了传统移动互联网所存在的安全威胁外,在这种密集组网场景下可能会存在小站接入的安全威胁。

针对大规模物联网场景方面,预计到2020年联网设备达500亿台。终端包括物联网终端、RFID标签、近距离无线通信终端、移动通信终端、摄像头以及传感器网络网关等。由于大部分物联网终端具有资源受限、拓扑动态变化、网络环境复杂、以数据为中心以及与应用密切相关等特点,与传统的无线网络相比,更容易受到威胁和攻击。在此情况下,为了确保信息的准确有效性,需要在机器通信中引入安全机制。如果每个设备的每条消息都需要单独认证,则网络侧安全信令的验证需要消耗大量资源。在传统4G网络认证机制中没有考虑到这种海量认证信令的问题,一旦网络收到终端信令请求超过了网络各项信令资源的处理能力,则会触发信令风暴,导致网络服务出现问题,使整个移动通信系统出现故障,进而崩溃。

而在低时延高可靠场景方面,尤其针对车联网、远程实时医疗等时延敏感应用,提出了低时延高安全性的需要。在这些场景中,为避免车辆碰撞、手术误操作等事故,要求5G网络能在保证高可靠性的同时提供低至1ms的时延QoS保障。而传统的安全协议如:认证流程、加解密流程等,在设计时未考虑超高可靠低时延的通信场景。这样可能会带来传统的复杂的安全协议/算法造成的时延无法满足超低时延的需求。同时,5G中超密集部署技术的应用使单个接入节点覆盖范围很小,当车辆等终端快速移动时,网络的移动性管理过程将会非常频繁,为了低时延的目标,安全上下文的移动性管理相关的功能单元和流程需要进行优化。

此外,由于5G网络的虚拟化特点,改变了传统网络中功能网元的保护很大程度上依赖于对物理设备的安全隔离的现状,原先

认为安全的物理环境已经变得不安全,实现虚拟化平台的可管可控的安全性要求成为5G安全的一个重要组成部分,例如安全认证功能也可能放到物理环境安全当中。因此,5G安全需要考虑5G基础设施的安全,从而保障5G业务在NFV技术环境下能够安全运行。

另外,5G网络中通过引入SDN技术提高了网络的数据传输效率,实现了更好的资源配置,但同时也带来了新的安全需求,即需要考虑在5G环境下,虚拟SDN技术控制网元和转发节点的安全隔离和管理,以及SDN技术流表的安全部署和正确执行。

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与实际应用场景,强调“借力”工具与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与实现;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)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与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与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【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与改进基础,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与调参技巧。
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