67、基于WAL的SQLite取证分析

基于WAL的SQLite取证方法

基于WAL的SQLite取证分析

在数字取证领域,SQLite数据库的分析至关重要。尤其是在Android设备中,SQLite被广泛用于存储各种应用数据,如短信、联系人等。本文将详细介绍基于预写式日志(WAL)的SQLite取证分析方法,包括WAL的原理、历史版本重建方法以及实验评估。

1. SQLite B - 树页面与WAL概述
  • SQLite B - 树页面 :叶子B - 树页面没有指针,它使用单元结构来保存索引B - 树的键,或表B - 树的键和内容。数据也包含在单元中。单元从页面底部向上放置,由于大小不固定,会记录其第一个字节的偏移量,这些偏移值从页面顶部向下放置,这种双向增长设计便于在不进行碎片整理的情况下添加新记录。
  • WAL(预写式日志) :从SQLite 3.7.0版本开始,引入了WAL模式来实现原子提交和回滚。在这种模式下,数据库中的原始内容得以保留,更改会追加到单独的WAL文件中。当一个表示提交的特殊记录追加到WAL时,提交操作发生,因此提交可以在不写入原始数据库的情况下进行,这允许读者在更改同时提交到WAL时使用未更改的原始数据库,多个事务可以追加到单个WAL的末尾。
2. WAL文件结构

WAL文件由文件头和多个帧组成,帧的数量范围从0到多个。
- WAL文件头 :长度为32字节,包含八个32位大端无符号整数,具体结构如下表所示:
| 偏移量 | 大小 | 描述 |
| — | — | — |
| 0 | 4 | 幻数:0x377f

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合Python和Matlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模与负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间与电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计与未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程与代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理与调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置与需求响应提供数据支持和技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定与多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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