TrueCrypt代码 之 应用层通过磁盘设备名打开磁盘设备

本文介绍了在应用层如何通过盘符或设备名打开磁盘,包括为隐藏分区创建临时设备链接并使用CreateFile函数进行访问的方法。

应用层常规打开磁盘的方法

WCHAR szDevice[32] = L"\\\\.\\X:";
szDevice[4] = WCHAR('A' + nTempDriveNo);
HANDLE hTempDevice = CreateFile(szDevice, NULL, FILE_SHARE_READ | FILE_SHARE_WRITE, NULL, OPEN_EXISTING, 0, NULL);
if (hTempDevice == INVALID_HANDLE_VALUE)
{
	return FALSE;
}
CloseHandle(hTempDevice);
return TRUE;

当分区为隐藏分区或者只知道分区的设备名时,无法通过盘符打开磁盘设备时,可以借鉴TrueCrypt的做法,首先为设备创建一个设备链接名,然后就可以通过CreateFile直接打开,使用完之后删除该设备链接名即可,代码供上。

int  FakeDosNameForDevice(LPCWSTR lpDevicePath, WCHAR *lpDosDevice, WCHAR *lpCFDevice)
{
	static int g_iSeq = 1000;
	swprintf(lpDosDevice, L"CnCrypt%d", g_iSeq++);

	BOOL bDosLinkCreated = TRUE;
	bDosLinkCreated = DefineDosDeviceW(DDD_RAW_TARGET_PATH, lpDosDevice, lpDevicePath);
	if (!bDosLinkCreated)
	{
		return ERR_OS_ERROR;
	}

	swprintf(lpCFDevice, L"\\\\.\\%s", lpDosDevice);

	return 0;
}


int  RemoveFakeDosName(LPCWSTR lpDevicePath, LPCWSTR lpDosDevice)
{
	BOOL bDosLinkRemoved = DefineDosDeviceW(DDD_RAW_TARGET_PATH | DDD_EXACT_MATCH_ON_REMOVE | DDD_REMOVE_DEFINITION, lpDosDevice, lpDevicePath);
	if (!bDosLinkRemoved)
	{
		return ERR_OS_ERROR;
	}

	return 0;
}

BOOL OpenDevice(LPWSTR lpDevicePath)
{
	int		nDriveNo = -1;
	int		nStatus = ERR_SUCCESS;
	HANDLE	hDevice = INVALID_HANDLE_VALUE;
	WCHAR	szCFDevice[CC_LONG_PATH + 1] = { 0 };
	WCHAR	szDosDevice[CC_LONG_PATH + 1] = { 0 };

	nStatus = FakeDosNameForDevice(lpDevicePath, szDosDevice, szCFDevice);
	if (nStatus != ERR_SUCCESS)
	{
		return FALSE;
	}

	hDevice = CreateFile(szCFDevice, NULL, FILE_SHARE_READ | FILE_SHARE_WRITE, NULL, OPEN_EXISTING, 0, NULL);
	if (hDevice == INVALID_HANDLE_VALUE)
	{
		return FALSE;
	}

	CloseHandle(hDevice);
	RemoveFakeDosName(lpDevicePath, szDosDevice);

	return TRUE;
}


基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或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应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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