基于Uptane的汽车软件在线升级优化框架

“新四化”使得车内电子系统的复杂性骤增,因电子系统的功能安全问题和网络安全问题导致的汽车召回事件频发,这给整车厂商造成巨大的经济损失和用户体验下降.在线升级技术借助于无线网络实现自动驾驶功能更新、车载软件更新和车载安全系统升级等场景下的系统固件和软件的远程升级,可避免汽车召回造成的影响,但是如何保障在线升级的安全和高效实现是汽车行业亟待解决的关键问题.Uptane开源框架是汽车软件在线升级的行业参考规范,但该框架仍存在安全性和系统资源开销过大等不足.分别从加密算法选择和引入基于联盟链的验证机制2个方面对Uptane框架进行优化,以降低实现开销和提升安全性.通过原型实现和测试验证了所提出Uptane优化框架的安全性,并通过与原Uptane框架的对比分析可知,所提出优化框架的内存开销和时延开销分别降低了6.9%和28.6%.

基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法

传统的安全态势评估方法主要面向小规模网信息系统,忽略了网络节点间风险的关联性.针对能源互联网中复杂的网络结构,提出基于威胁传播的多节点网络安全态势量化评估方法,1)该方法提出能源互联网网络节点的概念和相关定义,并利用图理论对能源互联网的网络结构进行建模;2)提出基于威胁传播概率的安全态势量化方法,计算网络节点安全态势,并提出多节点网络的权重计算方法 LR-NodeRank,进而评估整个网络的融合安全态势;3)提出一种基于最简威胁图的安全态势改进方法,计算需要开展安全加固的网络边界.实验结果表明:该方法能够准确评估多节点网络的安全态势,能够有效计算边界连接关系.

一种基于决策树分类算法的家庭能量动态调度系统

针对家庭能量管理系统的整体优化调度问题,提出了一种基于决策树分类算法的家庭能量动态调度系统。根据用户的需求不同将系统分为经济模式和环保模式两种,建立了光伏系统发电量预测模型并提出了家用蓄电池使用过程中的约束条件,然后利用ID3分类算法对历史用电信息进行分析并构建了用于动态调度的决策树。仿真实验结果表明,经济模式动态调度系统能够降低用户的用电花费,环保模式动态调度系统可以起到减少二氧化碳排放量的作用,从而验证了所提出调度系统的有效性。

智能网联车网络安全研究综述

针对汽车的网络攻击不仅会造成隐私泄露和经济损失,严重情况下还会危及生命安全,甚至上升为国家公共安全问题,因此智能网联车网络安全问题已成为当前研究的热点。首先,对智能网联车中车载网络的结构现状和特点进行了介绍,阐述了车载网络安全面临的设计约束和挑战。其次,结合车载网络当前面临的功能安全和信息安全问题,综述了近年来车载网络安全方面国内外最新研究进展。最后,从车载网络结构的特点出发,从标准建设、功能安全和信息安全3个方面,围绕智能网联车网络信息安全问题指出了一些重要的研究方向和建议。

一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法

现有的以降低能耗为目标的虚拟机动态整合算法通常忽略了虚拟机迁移所带来的消极影响,导致虚拟机的动态整合虽然减少了数据中心的能耗,但不合理的虚拟机迁移次数较多,极有可能增加了SLA(Service Level Agreements)的违例率。针对上述问题,提出了一种迁移开销感知的虚拟机动态整合算法Mig CAP(Migration Cost Aware Policy),定义了迁移收益参数EMP,Mig CAP算法通过EMP值的大小来决定是否需要进行虚拟机的迁移,避免了不合理的虚拟机迁移的发生。实验结果表明,Mig CAP算法与现有的其他虚拟机动态整合算法相比,能够在有效减少能耗和降低SLA违例率的基础上,显著减少虚拟机迁移次数。

并行任务可靠性约束下的资源最小化调度

可靠性是系统的一项重要质量指标,在安全关键的系统中极其重要.应用资源冗余的方式可以提高系统的可靠性,但会消耗更多的系统资源.研究了异构多处理器系统执行并行任务时最小化系统资源并保证可靠性的问题.首先以任务在各处理器上的平均最坏执行时间为参考,将系统可靠性目标转换为单个任务的可靠性目标,分别给出了非复制和复制情况下任务可靠性目标的计算方法;然后设计了一个可靠性约束下的资源最小化非复制算法,当给出的可靠性目标要求不高于系统可达到的最高可靠性时,该算法总能将任务分配到合适的处理器并使系统满足可靠性要求.由于非复制算法不能满足系统更高可靠性目标要求,最后设计了2个基于任务复制的算法.应用实际并行任务和随机生成的并行任务将提出的算法和MaxRe算法、RR算法以及MRCRG算法进行比较,实验结果表明:提出的算法在满足系统可靠性目标的同时消耗的资源更少.

CONSTRUCTION OF THE ENCRYPTION MATRIX BASED ON CHEBYSHEV CHAOTIC NEURAL NETWORKS

The paper proposes a novel algorithm to get the encryption matrix. Firstly, a chaotic sequence generated by Chebyshev chaotic neural networks is converted into a series of low-order integer matrices from which available encryption matrices are selected. Then, a higher order encryption matrix relating real world application is constructed by means of tensor production method based on selected encryption matrices. The results show that the proposed algorithm can produce a "one-time pad cipher" encryption matrix with high security; and the encryption results have good chaos and auto-correlation with the natural frequency of the plaintext being hidden and homogenized.