15、利用联盟区块链进行移动恶意软件检测

利用联盟区块链进行移动恶意软件检测

1. 场景分析

1.1 场景一:APK文件签名在区块链账本中找到

若APK文件签名能在区块链账本中找到,可信服务器会接收此信息,并告知用户该APK在区块链账本中被标记为恶意软件还是良性软件。

1.2 场景二:APK文件签名在区块链账本中未找到

当用户上传APK文件,可信服务器读取账本未找到其签名时,会按以下步骤处理:
1. 用户上传APK文件以检查是否为恶意软件。
2. 可信服务器检查该APK是否已分类并存在于区块链账本中。具体流程如下:
- A步骤:检查可信服务器的权限。
- B步骤:确认权限。
- D步骤:从服务器调用操作到逻辑模块读取账本。
- 若未找到该APK的区块,表明此APK签名此前未被系统分类为恶意软件,E步骤返回空,并从逻辑模块调用在账本上初始化新块的操作。此操作会创建新块,并将APK状态设为未确定。
3. 操作结束后,网络会发出事件,联盟成员会接收该事件,事件包含成员可下载APK的URL。成员收到事件后,会下载APK并提取特征,如负责权限的成员提取权限,负责基于API分类的成员提取API,负责基于意图分类的成员提取意图。
4. 联盟各成员向区块链网络报告其贡献(APK标签、提取的特征列表)。区块链网络内的处理步骤如下:
- A步骤:确定与网络交互的节点。
- B步骤:确认该节点的权限。
- C步骤:从逻辑模块调用操作,通过追加节点提供的信息更新区块链账本中未确定的块。
- D步骤:在账本的相应块中进行更新。
- E步骤:返回确认响应。
5. 足够多的节点更新区块

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与速度,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与算法实现,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在工程仿真与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与实现方法;②理解龙贝格观测器与PLL在状态估计中的作用与仿真建模技巧;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模型与代码进行实践操作,重点关注观测器设计、参数整定与仿真验证流程。对于复杂算法部分,可先从基础案例入手,逐步深入原理分析与模型改进。
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