java 安全 笔记

java  安全

1.类加载器 Classloader

每个java程序最少有三个类加载器,引导类加载器、扩展类加载器、系统类加载器(应用类加载器)

引导类加载器没有Classloader,String.class.getClassloader()为null,是虚拟机的一部分。负责加载系统类,通常从rt.jar中加载。

扩展类加载器从jre/lib/ext目录中加载标准的的扩展。

系统类加载器 加载classpath环境变量中的类

除了引导类加载器以外,每个类加载器都有一个父类加载器,加载时先用父加载器加载,当父加载器加载失败时,再加载。

通过Classloader.defineClass可以将字节码加载为Class


2.字节码校验

当类加载器将新加载的java平台类的字节码传递给虚拟机时,这写字节码首先要接受校验器(verifier)的校验。校验器负责检查那些无法执行的明显有破坏性的操作。

出系统类外,所有的类都要校验。可以使用非正式的-noverify选项来关闭校验。


3.安全管理器与访问权限

一旦某个类被某个类加载器或者默认的类加载机制加载到虚拟机中,并由校验器检查过之后,java平台的第三种安全机制就会启动。这个机制就是安全管理器。安全管理器是控制某个操作是否允许执行的类,安全管理器负责检查的操作包括

当前线程是否能创建一个新的类加载器

当前线程是否能够中止虚拟机的运行

某个类是否能够访问另一个类的成员

当前线程是否能够访问本地文件

当前线程是否能够打开到达外部主机的socket连接

某个类是否能够启动打印操作

某个类是否能访问系统剪切板

某个类是否能访问AWT事件队列

当前线程是否可被信任以打开一个顶层窗口等


在运行java应用程序时,默认的设置是不安装安全管理器,这样所有的操作都被允许。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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