摘要：为提高抗攻击性能,设计复杂电力物联终端多维数据的轻量级分组密码算法。利用STCS混沌映射生成轻量级分组密码算法核心部件S盒,设计算法核心部件P盒,基于广义Feistel结构的轻量级分组密码算法,将复杂电力物联终端多维数据分成四个相同数据子块后,利用1个P盒实现S盒混淆层16比特输出结果的线性变换,实现多维数据的轻量级分组加解密。实验结果表明,该密码算法具有较高的密钥敏感性,非加密密钥无法实现电力物联终端多维数据的正确解密;最大安全强度可达到90.8%,2 048长度数据加密仅需16 ms,且具有抗攻击性能。

摘要：由于电力数据信息网络阻塞,导致脆弱性故障节点快速扩散,造成故障节点辨识效果差且耗时较长。为此,提出了电力数据信息网络阻塞故障节点快速辨识研究。构建网络阻塞故障节点跟踪模型,获取故障节点跟踪集合。使用层次分析法构造比较矩阵,计算辨识指标权重向量。定量分析故障数据特征,获取故障节点信息特征矢量。结合神经网络模型构建分析矩阵,在短时间内得到最终故障节点分布结果。通过量化指标,获取故障节点辨识结果。计算节点继电保护脆弱贡献度,辨识脆弱故障节点。由实验结果可知,该方法统计的故障节点信息特征与理想特征一致,具有较好的辨识效果,辨识时间仅为10 s,加快了故障节点的辨识速率。

摘要：文章以NDN网络现存拥塞控制算法的端节点拥塞信号获取不准确为研究问题,提出一种基于端节点的拥塞控制算法。这种算法从源头上控制拥塞,并依据多个拥塞信号进行端节点速率调整,以更贴近全局网络状态的方式进行端速率调整以保证吞吐量。文章考虑NDN多源特性,结合累积排队时延信息,设计端节点重传定时策略,避免过多重传加重网络拥塞,进而确保网络的稳定性。