42、通过动态检查的静态验证来实施资源边界

通过动态检查的静态验证来实施资源边界

1. 引言

如今,用户越来越频繁地在设备(如计算机、个人数字助理、手机等)上下载代码,像软件更新、应用程序、游戏、动态网页、新协议代理、新格式编解码器以及分布式应用程序前端等。然而,与此同时,病毒、蠕虫和其他恶意程序也日益猖獗,可能导致数据损坏、隐私侵犯以及因过度使用系统资源而造成的拒绝服务等攻击,特别是对于个人数字助理和手机等小型设备,资源过度使用问题尤为突出。

在移动代码执行领域,虽然已经有强大的技术来防止数据损坏(如字节码验证),但对资源使用边界的控制相对滞后。本文旨在提供一种高效且灵活的方法,来限制不可信代码的资源使用。这里的“灵活”指的是该方法适用于所有顺序计算机程序,包括那些在运行时才能确定资源使用情况的程序;“高效”则意味着在实施资源边界控制时,它比以往方法进行的运行时检查显著减少。

我们聚焦于代码消费者运行由代码生产者创建的不可信程序这一场景,该程序通过运行时库与消费者的计算机通信,该库提供访问资源的功能。我们考虑的资源既包括物理资源(如 CPU、内存、磁盘和网络),也包括虚拟资源(如文件、数据库连接和进程)。我们的目标是根据代码消费者的安全策略来限制资源使用,该策略明确了每个程序可使用的资源及其相应的使用边界。

我们的技术结合了静态检查和动态检查来实施资源使用边界控制。具体而言,我们静态验证程序的动态检查是否足以实施消费者的安全策略。为支持这种混合检查,我们将获取资源的 acquire 函数与消耗资源的各种函数分开。在当前库中,使用资源时 acquire consume 操作是一起执行的,我们可以轻松地将这些调用

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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