鉴源实验室·基于DDS的模糊测试研究

作者 | 柳泽 上海控安可信软件创新研究院

鉴源实验室

01

引 言

近年来,随着工业4.0和智能网联技术的发展,数据驱动型系统的需求日益增加,推动了诸如 DDS(Data Distribution Service)等高效数据分发中间件的应用和发展。在工业制造和智能网联领域,实时性、可靠性以及可扩展性成为系统设计中不可或缺的要素,传统的数据传输和通信架构难以满足这些需求。因此,DDS 作为一种标准化的发布/订阅通信模型,逐渐受到广泛关注。

DDS最早应用于国防军工,欧美的主流军工厂商,如THALES泰雷兹、、Raytheon雷神、Lockheed Martin洛克希德·马丁均采用DDS中间件为其作战指挥与控制系统、无人机、导弹发射控制的提供通信服务。随着自动驾驶技术的快速发展和车联网(V2X)的普及,为满足智能网联汽车车内多种传感器之间,以及与车外高带宽,低延迟的数据传输需求,DDS于2018年被引入AUTOSAR。DDS 系统通常承担着实时数据分发和通信的重任,其安全性和稳定性变得至关重要。一旦发生故障或遭遇恶意攻击,可能导致严重的系统失效或数据泄露,进而影响业务连续性和人身安全。因此,对DDS进行深入研究,挖掘并消除潜在漏洞,确保 DDS 中间件的稳定性和可靠性对于工业自动化、智能化控制的安全至关重要。

02

DDS介绍

DDS(Data Distribution Service) 是一种用于实时系统的中间件标准,由对象管理组织 (OMG, Object Management Group) 制定。它专门设计用于支持分布式系统中的高效、可靠和可扩展的数据交换,尤其在高性能、实时性和可用性要求较高的分布式场景中应用。以下是DDS的应用示意图:

图 1

在 DDS(Data Distribution Service)中,“域” 是一个重要的概念,它用来组织和隔离数据通信,以便在大型分布式系统中实现高效和有序的数据管理。每个域由一个唯一的域标识符(Domain ID)进行标识。DDS中的通信实体为域参与者(DomainParticipant),只有同一个域中的域参与者才可相互通信。在域之下,对通信的主题Topic进行了进一步的划分,只有参与者参与

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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