68、基于WAL的SQLite取证分析与软件分支转移环境影响研究

基于WAL的SQLite取证分析与软件分支转移环境影响研究

基于WAL的SQLite取证分析

SQLite数据库在桌面计算机和移动设备中广泛用于存储消息、通话记录、浏览器历史等数据,具有巨大的取证潜力。当SQLite数据库处于WAL(Write-Ahead Logging)模式时,潜在的取证数据会先存储在WAL中,然后定期写入数据库,因此WAL也是重要的证据来源。

  1. 数据恢复与篡改检测

    • 恢复删除记录 :嫌疑人可能会使用内置的短信删除功能删除短信,也可能篡改证据内容而不删除记录,传统的恢复方法在这种情况下效果不佳。通过比较两个不同版本的文件,可以检测到篡改行为。实验结果表明,在两种不同情况下,对于篡改的记录,该方法能有效检测到大部分记录。具体结果如下表所示:
      | 编号 | 图像大小(KB) | 总记录数 | 篡改记录数 | 检测记录数 | 精确率 | 召回率 | F值 |
      | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- | ---- |
      | 1 | 3251200 | 150 | 10 | 10 | 1 | 1 | 1 |
      | 2 | 3251200 | 250 | 10 | 8 | 1 | 0.8 | 0.89 |
    • 数据恢复实践 :为了方便数据收集,研究中获取了root权限并使用dd工具获取存储图像进行分析。但在实际应用中,建议使用物理获取方法以确保数据完整性。如果文件系统的元数据允许正常访问,可以使用现有工具
基于matlab建模FOC观测器采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制(Simulink仿真实现)内容概要:本文档主要介绍基于Matlab/Simulink平台实现的多种科研仿真项目,涵盖电机控制、无人机路径规划、电力系统优化、信号处理、图像处理、故障诊断等多个领域。重点内容之一是“基于Matlab建模FOC观测器,采用龙贝格观测器+PLL进行无传感器控制”的Simulink仿真实现,该方法通过状态观测器估算电机转子位置速度,结合锁相环(PLL)实现精确控制,适用于永磁同步电机等无位置传感器驱动场景。文档还列举了大量相关科研案例算法实现,如卡尔曼滤波、粒子群优化、深度学习、多智能体协同等,展示了Matlab在工程仿真算法验证中的广泛应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事自动化、电气工程、控制科学、机器人、电力电子等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握FOC矢量控制中无传感器控制的核心原理实现方法;②理解龙贝格观测器PLL在状态估计中的作用仿真建模技巧;③借鉴文中丰富的Matlab/Simulink案例,开展科研复现、算法优化或课程设计;④应用于电机驱动系统、无人机控制、智能电网等实际工程仿真项目。; 阅读建议:建议结合Simulink模型代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析模型改进。
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