基于无线传感器网络的智能电网状态监测系统信息安全关键技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    51477056
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    75.0万
  • 负责人：
    何道敬
  • 依托单位：
    华东师范大学
  • 学科分类：
    E0704.电力系统与综合能源
  • 结题年份：
    2018
  • 批准年份：
    2014
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

In order to overcome the limitations of traditional monitoring technologies (e.g., those relying on wired networks), more and more real-time condition monitoring systems based on wireless sensor networks (WSNs) are employed in smart grids to provide a strong service guarantee for monitoring and communication of electrical grids. However, these systems use wireless communication channels and most of them are deployed in harsh environment or unattended areas, they are subject to many types of attacks. Also, security limitations exist in these systems. Therefore, such systems are vulnerable to security risks. Moreover, the research in this field at home and abroad has just started, only a few sporadic explorations exist. This project carries out a comprehensive analysis of such a specific application environment, provides the risk classification and security assessment for such systems, focuses on three key technologies (i.e., secure routing, secure reprogramming and access control) and designs, formally analyzes and implements a number of novel protocols (e.g., multi-path routing protocol) in order to achieve to the following objectives: (1) State data confidentiality and integrity; (2) Data source anonymity and untraceable location; and (3) State monitoring service availability.
为了突破有线网等传统监测技术的限制，越来越多的基于无线传感器网络（WSN）的实时状态监测系统被应用到智能电网中，为电网提供强有力的监测及通信保障。然而此类系统采用无线广播方式并且大多被部署在环境恶劣区域或无人值守区域，再加上系统自身的安全限制，因此存在诸多安全风险。然而，此类安全防护技术的研究刚刚兴起，目前国内外仅有少量零星的探索。本课题针对智能电网状态监测系统这个特殊的应用环境，在对此类系统的风险分类及安全性评估的基础上，重点研究安全路由、安全重编程及访问控制等关键技术，通过多项技术和方法的研究（多路径路由协议、可抵御虚假广告拒绝服务攻击的分布式重编程协议、基于最新的高效可靠的重编程方案的安全保护措施、高效的分布式访问控制方案的设计与实现等）来达到如下目标：（1）监测数据的机密性、完整性和认证性；（2）数据通信的匿名和位置的不可追踪性；（3）监测服务的有效性。

结项摘要

本课题针对智能电网状态监测系统这个特殊的应用环境，在对此类系统的风险分类及安全性评估的基础上，重点研究可保护隐私的可问责的高效的无线接入认证、安全重编程、安全分布式的数据分发、可保护隐私的可问责的访问控制、状态监测网络异常检测等多项关键技术，另外拓展地研究了以人为中心的传感网络的隐私和激励、软件定义的无线网络安全、移动应用软件安全、移动群智网络的用户隐私和数据信任度、无人机通信安全、智能社区安全建设等安全技术。受资助期间，以项目负责人为第一完成人获得省部级科技奖励二等奖以上3项，包括：教育部技术发明一等奖、教育部自然科学二等奖、上海市技术发明二等奖。项目负责人入选2017年度教育部“长江学者奖励计划”青年学者以及“装备预研教育部联合基金（青年人才）”。已在国际著名期刊和会议上发表标注本项目资助的论文有26篇，其中第一兼通讯作者发表IEEE期刊论文19篇，第二兼通讯作者发表国际安全领域著名会议论文3篇。已授权专利7项，公开发明专利41项。研究成果得到国内外同行的高度好评。

项目成果

期刊论文数量（23）
专著数量（0）
科研奖励数量（3）
会议论文数量（3）
专利数量（48）
Security in the Internet of Things Supported by Mobile Edge Computing
移动边缘计算支持的物联网安全
  • DOI：
    10.1109/mcom.2018.1701132
  • 发表时间：
    2018-08-01
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    He, Daojing;Chan, Sammy;Guizani, Mohsen
  • 通讯作者：
    Guizani, Mohsen
Software-Defined-Networking-Enabled Traffic Anomaly Detection and Mitigation
软件定义网络支持的流量异常检测和缓解
  • DOI：
    10.1109/jiot.2017.2694702
  • 发表时间：
    2017-04
  • 期刊：
    IEEE Internet of Things Journal
  • 影响因子：
    10.6
  • 作者：
    He Daojing;Chan Sammy;Ni Xiejun;Guizani Mohsen
  • 通讯作者：
    Guizani Mohsen
Detecting Promotion Attacks in App Market Using Neural Networks
使用神经网络检测应用程序市场中的促销攻击
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    IEEE Wireless Communications
  • 影响因子：
    12.9
  • 作者：
    He Daojing
  • 通讯作者：
    He Daojing
Drone-Assisted Public Safety Networks: The Security Aspect
无人机辅助公共安全网络：安全方面
  • DOI：
    10.1109/mcom.2017.1600799cm
  • 发表时间：
    2017-08-01
  • 期刊：
    IEEE COMMUNICATIONS MAGAZINE
  • 影响因子：
    11.2
  • 作者：
    He, Daojing;Chan, Sammy;Guizani, Mohsen
  • 通讯作者：
    Guizani, Mohsen
Mobile application security: malware threats and defenses
移动应用程序安全：恶意软件威胁和防御
  • DOI：
    10.1109/mwc.2015.7054729
  • 发表时间：
    2015-03
  • 期刊：
    IEEE Wireless Communications
  • 影响因子：
    12.9
  • 作者：
    He Daojing;Chan Sammy;Guizani Mohsen
  • 通讯作者：
    Guizani Mohsen

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其他文献

其他文献

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  • 项目类别：
    联合基金项目

相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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