75、嵌入式系统安全、测试、问题跟踪及可靠性保障指南

嵌入式系统安全、测试、问题跟踪及可靠性保障指南

1. 嵌入式系统安全

1.1 安全概述

嵌入式系统开发者必须重视安全问题,因为系统很可能会遭受攻击。安全涵盖了保密性、认证、完整性、隐私和可用性等多个方面。例如,安全关键的嵌入式系统可能更关注完整性和认证,而其他系统的侧重点可能不同。

嵌入式系统面临多种攻击方式,如直接入侵、通信拦截、欺骗通信、物理分析、恶意更新和多系统协同攻击等。攻击者的动机也多种多样,包括直接获利、敲诈勒索、间接利益、报复、炫耀和网络战等。如果攻击系统能获利,那么攻击迟早会发生。

常见的安全对策包括加密、安全认证码、登录程序、密码管理策略、数据长度检查、数据有效性检查、序列号和保证软件质量等。加密虽然能提供保密性,但成本高且速度慢,在不需要保密时可使用认证码等轻量级机制。

1.2 攻击途径

  • 互联网连接 :只要嵌入式系统连接到互联网,就会成为攻击目标,还可能遭受消息拦截和欺骗。因此,对待互联网连接的嵌入式系统安全应像对待PC一样认真,且安全是一项持续的重要工作。
  • 工厂预装恶意软件 :2008年曾出现大量新消费电子产品预装病毒的情况。未来,海外工厂工人可能受外部人员指使故意安装病毒。这种威胁可能影响那些发货后无其他感染源的系统,对组件生产商的声誉也有不良影响。
  • 离线传播恶意软件 :有人会将恶意软件加载到手持服务工具、玩具、数码相机等设备中,再通过这些设备感染嵌入式或桌面系统。嵌入式系统的各种连接方式,如嵌入式网络、串口、USB
【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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