基于雾计算的智能电表用户虚拟环隐私保护方案

作为智能电网的基础组件,智能电表(SMS)可以定期向电力公司报告用户的详细用电量数据。但是智能电表也带来了一些安全问题,比如用户隐私泄露。该文提出了一种基于虚拟环的隐私保护方案,可以提供用电数据和用户身份的隐私,使攻击者无法知道匹配电力数据与用户身份的关系。在所提方案中,智能电表可以利用其虚拟环成员身份对其真实身份进行匿名化,并利用非对称加密和Paillier同态系统对其获得的用电量数据生成密文数据;然后智能电表将密文数据发送给其连接的雾节点,雾节点定期采集其管理的智能电表的密文数据。同时,雾节点对这些智能电表的虚拟环身份进行验证,然后将收集到的密文数据聚合并发送给控制中心;最后控制中心对聚合后的密文进行解密,得到用电量数据。实验结果表明所提方案在计算和通信成本上具有一定的优势。

无线Mesh网中网络编码的研究进展

无线Mesh网络是一种具有广泛应用前景的无线接入系统,网络编码允许网络节点对接收的数据报文进行加工处理,为解决Mesh网网络问题提供了一条新途径。通过对比在单播中网络编码和传统路由的不同,阐述了网络编码基本原理;然后总结了网络编码的发展现状;分析和归纳了网络编码提高无线Mesh吞吐量、可靠性、安全性等性能的应用;最后对网络编码在Mesh网络中的进一步研究方向进行了展望。

电力网络中基于物理信息的虚假数据入侵检测方法

文章针对虚假数据攻击检测方法中难以快速检测的问题,提出一种基于物理信息的虚假数据入侵检测方法。该方法采用高采样的同步相量测量单元实时采集量测数据,计算节点电压稳定性指标(NVSI)。当电网节点中存在异常NVSI值时,采用离群点异常值检测算法找出受攻击的节点;当电网节点中无明显异常NVSI值时,根据节点的NVSI值在时间上变化的差值筛选出脆弱节点,对筛选出的节点使用物理规则协作检测的方法检测出受攻击的节点。文章使用标准IEEE 39节点电力测试系统进行模拟仿真,结果表明,文章方法相比其他方法能较快检测出受攻击的节点,且提高了检测准确率。

关键基础设施网络安全技术研究进展

通过对关键基础设施的网络安全现状进行总结,对关键基础设施的安全威胁进行了分类,着重对信息物理融合系统在受到网络攻击时采用的数据词典、证据理论、博弈论等方法进行网络安全防护深入分析,着重分析了基于信任理论的信息物理融合系统的防御方案,阐述了关键基础设施的相关性与脆弱性之间的关系,总结了现有主要的关键基础设施网络安全的模拟技术,对比分析了现有的仿真技术的特点。最后提出了关键基础设施网络安全技术值得深入研究的发展方向。

基于RSSI深相似域高斯拟合的室内定位算法

传感器网络中大多数传统定位方法主要研究接收信号强度(RSS)之间的匹配关系,而未充分考虑物理环境和利用离线训练数据库信息。针对上述问题提出一种基于RSSI深相似域高斯拟合的定位方法。该方法在离线阶段建立RSS与距离之间的映射关系,并利用待测定位节点与其逻辑最近邻周边深相似域内的物理近邻点的信息,同时使用贝叶斯算法和高斯曲线拟合来获取参考节点RSS的测量值,最终提高指纹定位方法的准确性。实验结果表明,该方法有效地提高了定位的精度。

一种基于虚拟环架构的电力用户隐私保护方法研究

用户电力消费数据安全是智能电网实施过程中需要解决的问题。针对智能电表中高频数据与低频数据安全性要求不同,文章提出一种基于虚拟环架构的电力用户隐私保护方法。首先使用NTRU加密系统对用户请求数据进行加密,然后建立高频数据与低频数据传输通路。低频数据在环外传输,高频数据在环内实现匿名性,并使用动态交易令牌聚合用户请求。这种隐私保护方法保证了电网操作与账单计算等功能的有效性,实现了用户电力消费数据隐私保护的完整性,提高了通信效率。

基于集群的流媒体缓存代理服务器体系结构

提出了基于集群的流媒体缓存代理服务器体系结构,并将基于内容的前端机负载平衡调度策略引入到流媒体缓存代理服务器的架构设计中,对系统设计原理及各组成模块结构和各模块间的消息通信机制进行了详细的分析阐述,主要采用C和C++语言在Linux操作系统下实现了原型系统,通过对原型系统进行测试,表明整个系统设计合理,性能突出,具有良好的稳定性和可扩展性。

EAVTP:一种环境自适应车辆轨迹预测方法

对移动对象的不确定轨迹实时、高效的预测是智能交通系统研究热点之一.针对现有轨迹预测方法在动态环境中预测精度不高、实时效果差的问题,提出一种环境自适应车辆轨迹预测方法(EAVTP),该方法主要步骤包括:首先运用历史数据构造虚拟参考点有效改进环境动态变化通讯信号不稳定情况下车辆位置不准确信息;其次利用高斯混合模型对虚拟参考点数据与历史轨迹数据集训练实现环境自适应功能;最后利用虚拟参考点和历史轨迹数据集对车辆轨迹实时预测.最后对所提方法模拟仿真,结果表明EAVTP方法具有一定的环境自适应性,且预测精度和实时性比现有其它方法有所提高.

多粒度时间部分周期模型

时间的描述和划分是时态数据采掘中一个非常重要的方面,针对目前时态数据采掘中缺少对多粒度时间等的研究的现状,提出了多粒度时间,粒度转换,时态序等的严格数学定义,并研究和证明了它们的相关性质。以此为基础引出了一个多粒度时间部分周期模型,对模型的支持度和置信度等性质进行了详细讨论,并将多粒度时间下的部分周期模型运用到股票数据实验中,实验表明所提出的模型对于研究时态数据采掘具有重要意义。

基于属性划分和弧形距离的层次聚类算法

传统k-means初始中心随机选取,在较大范围内,利用以流形距离为相似度测度的参数不能较好地反映数据集的全局一致性。为此,基于属性划分和弧形距离,提出一种层次聚类算法。依据粒计算中属性划分思想和最大最小距离法则选择初始阶段的类代表点,根据k-means进行粗聚类。采用新的距离测度,即弧形距离和反映类内相似度大类间相似度小的准则函数,对初阶段类代表点聚类归类得到期望类代表点。每个数据点依据其类代表点的类标签信息找到自己所属的类标签。实验结果表明,与其他算法相比,该算法较好地体现数据集的全局一致性,减少了运行时间。

不确定环境下移动对象自适应轨迹预测方法

已有的轨迹预测方法难以对移动对象运动轨迹进行准确地描述,尤其在复杂且不确定的车载自组织网络(vehicular ad hoc network)(也称车联网)环境中.为了解决这一问题,提出基于变分高斯混合模型(variational Gaussian mixture model,VGMM)的环境自适应轨迹预测方法 ESATP(environment self-adaptive prediction method based on VGMM).首先,在传统高斯混合模型的基础上使用变分贝叶斯推理近似方法处理混合高斯分布;其次设计变分贝叶斯期望最大化算法学习计算高斯混合模型参数,有效运用参数先验信息得到更高精度预测模型;最后,针对输入轨迹数据特征,使用参数自适应选择算法自动调节参数组合,灵活调整混合高斯分量的个数和轨迹段大小.实验结果表明:所提方法在实验中表现出较高的预测准确性,可应用于车辆移动定位产品中.

新技术下网络工程专业建设发展的调研与分析

随着物联网等新技术的出现,网络工程专业建设出现了一些新情况,为了使该专业方向更加适应社会人才需要,需进一步明确专业培养目标,制定人才培养计划,完善课程体系、评价体系等。文章分析了网络工程专业2009-2012年级在校学生的调研数据,提出网络工程专业课程体系要符合新技术发展的需求,要着重提高学生实践动手能力,加强学生就业观念的教育。

车载网络中机会传输技术的研究进展

无线车载网络是智能交通系统的重要组成部分,具有广泛应用前景,而且是物联网应用的重要分支.总结车载网络中传统传输技术的发展,概括传统传输技术的局限性.阐述了机会路由基本原理;然后归纳了机会路由在车载网络中的发展现状,尤其重点分析了位置相关的机会传输、基于导航系统的机会传输和基于网络编码的机会传输在车载网络中的应用,指出了现有机会传输在车载网络中应用的不足;最后对车载网络中的进一步的研究方向进行展望.

无线Mesh网多路径混合包的传输方法

无线Mesh网络是目前无线网络中的研究热点,而Mesh网络中的一个重要瓶颈就是网络吞吐量受到限制.多路径传输可使无线网络获得更高的带宽达到提高吞吐量的目的,然而它也会造成能效降低,调度复杂;因此,提出一种吞吐量能有效提高的方法,将一种改进的新网络编码与多路径结合在一起,通过把数据包以段为单位进行编码,然后把编码后相互独立的多份数据沿多条路径进行传输,有效的降低数据包的重传,减少通信量.在提高吞吐量的同时,保证了数据传输的可靠性.模拟实验结果表明该方法有效.

基于零行列式的实时电价攻击防御策略研究

随着智能电网的交互性不断增强,用户根据实时电价动态调整自己的电力负荷需求,但同时也带来了攻击实时电价信号的网络安全隐患。基于用户与电力企业电价的双向互动,文章分析了实时电价攻击对用户负荷需求的影响,提出重复博弈下零行列式实时电价攻击防御策略。实验结果表明,在一定程度保证用户用电满意度的前提下,采用零行列式策略有助于户内能源管理系统实现降低用户期望负荷需求的目标,为预防实时电价攻击提供了决策支持。

移动感知环境下基于CSA-SSVR的交通状态预测方法

相较于传统感知网络,移动群智感知网络在部署和维护成本上有着较大优势,在智能交通系统中得到了越来越多的应用。交通状态的预测对交通管理系统具有重要意义,从移动群智感知环境下获取的车速数据出发,以支持向量回归算法(SVR)为基础,引入周期性算子,并采用布谷鸟算法(CSA)确定周期性SVR(SSVR)中的主要参数,提出了CSA-SSVR,对道路未来车速进行预测,据此判断道路的未来交通状态。实验表明,CSA-SSVR在移动群智感知环境下对于交通状态预测问题的准确性较高。

无线网状网中自适应网络编码的MPTCP研究与设计

网络编码可以提高无线网状网的吞吐量,但是它在无线网状网中的实际应用是一个挑战性的问题。网络编码必须和TCP很好相容才能得到广泛应用。根据无线网状网的特点,研究和设计了一种自适应网络编码的多路径TCP。在提出的方案中,网络编码被加入到现有的网络系统,源节点根据目的节点编码数据块的自由度,调整发送编码的数据块,以降低多路径传输的数据报文的失序,提高网络的吞吐量,保证各个数据流之间的公平性。仿真结果表明设计的MPTCP有效。

挖掘多粒度时间下异步周期的模式

把异步周期和多时间粒度下的时态模型结合起来研究,并利用异步周期的特点提出了一种有效的挖掘算法。算法先找到所有的有效时间节,再通过有效时间节求出最长的有效时间段。实验表明所提出的算法是稳定而有效的。

基于事件驱动和异步通信体系结构的Web服务器设计

在设计支持高并发请求的服务器的软件时,提出采用异步通信技术和事件驱动模型来获得高吞吐量的潜力.该模型在JavaJDK1.4NIO和编程模型之间插入一个基于事件驱动模型的异步Socket通信适配子层aSocket,以封装和屏蔽底层细节,实现了一个参考Web代理服务器,并与常见的代理服务器进行了性能比较.

流媒体无线Mesh网中基于机会路由的网络编码

采用机会路由下无线Mesh网络的链路吞吐量模型,利用确定性网络演算工具,得到无线Mesh网络节点数据积压的上界以及端到端数据流延迟和抖动的上界;设计满足流媒体服务质量的确定性网络编码(DNC),提出ETC作为确定机会路由中编码节点的指标,在节点数据积压未达到上界时,编码节点采用网络编码,提高网络的性能;提出ETP作为机会路由中选择候选节点的指标,主要考虑端到端的延迟和延迟抖动确定接收数据的候选集,然后,在侯选集中选择ETC最大的节点进行编码。仿真结果表明:吞吐量在增加的同时,端到端的延时和抖动值下降。