Automotive Cybersecurity

来源 :2018中国密码学会密码测评学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jmzhao8888

【摘要】

：

Session1 : Introduction to Automotive Cyber Security · Automotive Cyber Security Background · Analysis of Black/White Hat Car Hacking Incidents · Discussion of coming standards and legislation, includ

【作者】

：

Yao Lu

【出处】

：

2018中国密码学会密码测评学术会议

【发表日期】

：

2018年11期

下载到本地 , 更方便阅读

下载此文赞助VIP

声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架

论文部分内容阅读

其他文献

薄壁奥氏体不锈钢储罐全面检验中TOFD技术的应用

传统的超声检测主要是基于入射声波在缺陷周围形成的反射、折射以及透射行为产生的声波信号规律进行缺陷评估，这种检测方法对于与垂直于入射面的缺陷(如焊缝中的裂纹)难以检出和定量评估。

会议

薄壁奥氏体不锈钢储罐全面检验TOFD

电站锅炉主蒸汽管道蠕变应变监测系统设计与开发

主蒸汽管道作为电站锅炉的关键部件，长期工作于高温、高压蒸汽介质环境下，极大地增加了其高温蠕变损伤问题。如何监测蠕变损伤一直是行业关注的焦点。本文通过国内外调研研究，提出了基于数字散斑图像的电站锅炉主蒸汽管道蠕变监测方法，设计开发了电站锅炉主蒸汽管道蠕变应变监测系统，该系统主要包括采集变形信息的光路硬件系统和由数字散斑图像相关算法及实现程序组成的软件系统两大部分。

会议

主蒸汽管道数字散斑图像蠕变高温

在役管道超声导波结构健康监测系统架构的若干思考

超声导波技术具有检测效率高，检测范围广，检测成本低的优势，具备在在役管道结构健康监测中应用的潜力。在役管道超声导波结构健康监测要求系统具备实时在线检测能力，具有高自动化程度、高集成度，能够实现结构状况评估和结构寿命预测的功能。

会议

超声导波在役管道结构健康监测系统架构

大数据时代结构健康监测的发展与研究

结构健康监测系统现已广泛地应用于机械装备、航空航天、土木工程、海洋平台等大型复杂结构中。结构健康监测是指对工程结构实施损伤检测和识别。损伤包括材料特性改变或结构体系的几何特性发生改变，以及边界条件和体系的连续性，体系的整体连续性对结构的服役能力有至关重要的作用。

会议

结构健康监测损伤监测技术数据采集诊断

基于区间分析不确定性结构损伤识别

本文提出了一种基于区间分析方法对具有结构参数和激励荷载不确定性的结构系统进行损伤检测。基于不确定性贫信息、少数据的特点，将不确定量被处理为有界区间数。通过多元函数的一阶泰勒级数对不确定量进行泰勒展开，得到包含有结构参数和激励荷载不确定性的的未损伤和损伤结构单元刚度区间边界估计。

会议

损伤识别统计矩不确定性抗噪性区间方法

一种运用数据融合的未知激励在线实时识别算法

结构健康监测的损伤识别需要准确识别动荷载信息，因此，获取准确的动荷载信息具有重要意义。但由于直接测量荷载比较困难，因此，如何通过结构响应识别输入荷载受到学者的关注。在众多识别未知激励的方法中，卡尔曼滤波方法是一种行之有效的办法。

会议

激励识别卡尔曼滤波在线识别不观测激励处响应数据融合

经典振动方程高阶振动“拾疑”及多尺度损伤表征

结构振动损伤诊断领域，现有工作多集中于结构的低阶(≤6)振动模态空间。然而，结构损伤信息更易被高阶振动模态所承载，从而高阶振动模态空间(＞6)的结构损伤辨识成为一个新的研究方向。与低阶振动模态空间不同，高阶振动模态空间结构损伤辨识有许多基础性科学问题亟待解决，代表性问题如①梁类结构高阶振动模态解析求解；②由高阶模态建立有效的损伤特征量。

会议

基于云计算的结构损伤识别技术研究

结构健康监测与结构损伤识别的相关理论方法和实际检测技术越来越成熟，但是面对实际大型复杂结构，大多数结构健康监测与损伤识别技术均暴露出误诊率偏高和运行效率偏低等不足。

会议

结构损伤识别时序分析云计算MapReduceHadoop

变载荷下摩擦磨损在线监测与磨损机理分析

选用阶梯加载、短时高载及有阻尼简谐激励动载(DHE)等加载方式，研究加载方式对球—盘配副的摩擦磨损的影响。采用测力传感器、在线可视铁谱传感器(OLVF)分别实现摩擦磨损实时监测，并分析盘试样磨损特征。

会议

变载荷在线监测摩擦磨损磨损机理

车联网区块链技术及应用场景

根据权威机构调研数据，全球汽车保有量已达到13亿辆，带动了万亿美金级的汽车市场消费规模.仅2017年自驾出游一项，全球有164.87亿，人次参与其中.汽车消费已经成为全球最大的消费市场和最大规模的用户社区.随着自动驾驶等技术的日趋成熟及普及应用，全球汽车消费行业即将发生革命性变革.我们预测在3至5年全球市场将快速形成两大阵营，一个是以智能制造技术创新应用为代表的整车厂商阵营，并将成为全球最大的出租

会议

Automotive Cybersecurity

与本文相关的学术论文