7、Android应用安全保障与测试全解析

Android应用安全保障与测试全解析

1. 代码混淆

代码混淆有多种方法和工具,有效的混淆能显著延缓普通逆向工程师的破解速度,但无法完全阻止有决心和能力的攻击者。攻击者仍有可能理解应用并进行修改或进一步攻击。所以,使用代码混淆时要明白它并非能让代码对攻击者完全不可见。例如,解压APK文件时使用奇怪的文件名就是一种混淆手段。

2. 漏洞评估与团队协作
  • 团队设置的重要性 :根据公司规模,可能有或没有内部安全团队。若有内部进攻性安全团队,应将其融入整个开发生命周期。下面详细介绍不同团队的角色和任务。
  • 红队(进攻团队)
    • 主要职责 :负责评估公司所有资产,并对其进行系统性攻击。攻击方式可分为可控攻击和临时攻击。例如,在软件开发周期中,要求开发团队对新功能进行漏洞评估,高风险或中风险问题需在应用发布前修复。
    • 研究工作 :关注最新安全威胁,制作概念验证,并攻击内部系统以检测漏洞。
  • 蓝队(防御团队)
    • 防御领域 :确保云计算基础设施安全,如控制云资源访问、计费信息查看和新计费服务配置;进行门禁管理,控制防火墙端口和负载均衡器API的访问。
    • 漏洞评估检查 :在将新服务上线前,蓝队会审查漏洞评估报告,若团队想快速将代码投入生产,
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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