4、H-Binder:加固安卓系统Binder框架的安全方案

H-Binder:加固安卓系统Binder框架的安全方案

1. 引言

安卓系统采用面向对象的设计理念,内置众多系统应用(被安卓称为管理器),用于管理系统资源,如显示和网络输入输出。用户应用(如游戏和移动银行应用)通常不直接访问系统资源,而是借助进程间通信(IPC)远程调用其他对象的方法。Linux 内核中的 Binder 机制是安卓系统 IPC 事务的主要途径。

然而,Binder 框架的重要性使其成为攻击者的目标。安卓平台上的 rootkit 可任意访问 Binder 事务数据,对系统安全造成严重影响。现有安全方案大多侧重于应用层保护,无法应对 rootkit 攻击。因此,本文提出 H - Binder 安全系统,用于保护 ARM 平台上 Binder 事务数据的保密性和完整性。

2. 背景
2.1 Binder 框架

安卓平台以面向对象的方式设计,系统管理器应用管理各种资源并为用户应用提供功能。Binder IPC 是用户应用与系统服务交互以及应用之间协作的主要通道。例如,用户应用需与安卓的 LocationManager 交互以获取手机位置数据。

Binder 事务遵循传统的客户端 - 服务器模型,典型场景涉及三方:资源管理器应用的线程作为服务器、用户应用的线程作为客户端以及内核中的 Binder 驱动。为方便应用进行 Binder 事务,安卓的 ServiceManager 作为注册服务,供用户应用查找已注册的服务提供者。Binder 事务的主要步骤如下:
1. 客户端线程发出阻塞的 ioctl 系统调用,向 Binder 驱动发出命令以请求服务。
2. Binder 驱动保存客户端线

09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'void com.android.bluetooth.ble.app.z0.k0(java.io.FileDescriptor, java.io.PrintWriter, java.lang.String[])' on a null object reference 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at com.android.bluetooth.ble.app.MiuiNearbyService.dump(go/retraceme e177443f101647b72cb2d6d9c9d3d038509080e4886a595afea76eacb79bd456:44) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.app.ActivityThread.handleDumpService(ActivityThread.java:5861) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.app.ActivityThread.-$$Nest$mhandleDumpService(Unknown Source:0) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.app.ActivityThread$H.handleMessage(ActivityThread.java:2962) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.os.Handler.dispatchMessage(Handler.java:110) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.os.Looper.loopOnce(Looper.java:265) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.os.Looper.loop(Looper.java:358) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at android.app.ActivityThread.main(ActivityThread.java:10080) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at java.lang.reflect.Method.invoke(Native Method) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at com.android.internal.os.RuntimeInit$MethodAndArgsCaller.run(RuntimeInit.java:616) 09-11 01:10:44.240 1002 6462 6462 W System.err: at com.android.internal.os.ZygoteInit.main(ZygoteInit.java:1115)
09-17
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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