【SDL实践指南】人工代码审计思路

文章前言

在SDL安全测试环节的代码审计部分我们通常会使用代码审计工具对源代码进行安全扫描并对扫描结果进行审核从而筛选出其中存在的安全问题并以安全单的形式提交给研发人员进行修复,代码审计工具的好处在于快速全量,但是也会存在很多的误报和漏报问题,故而部分企业在有时间的情况下还会采用人工审核的方式对源代码进行二次安全审计,但是人工审计也存在一个普遍的安全问题就是耗时长且难以保证代码的完全覆盖

审计思路

下面以JAVA项目代码审计为例给出其审计思路:

代码层面

审计人员可以通过对项目代码中存在的不安全编码和使用不安全函数进行检索来查找存在的常见风险,例如:OWASP TOP 10漏洞

  • XXE

内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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