6、Android应用安全:深入剖析与防护指南

Android应用安全:深入剖析与防护指南

1. Android应用内部机制与权限

在查看应用目录的文件权限时,会发现每个应用的目录都由其自身拥有,其他用户无法对其进行读写操作。例如:

drwxr-x--x u0_a7    u0_a7             1981-07-11 12:38 com.android.providers.calendar
drwxr-x--x u0_a1    u0_a1             1981-07-11 12:39 com.android.providers.contacts
drwxr-x--x u0_a37   u0_a37            1981-07-11 12:37 com.sonyericsson.music.youtubeplugin
drwxr-x--x u0_a77   u0_a77            2015-10-28 13:22 com.sonyericsson.notes
drwxr-x--x u0_a125  u0_a125           1981-07-11 12:37 com.sonyericsson.orangetheme
drwxr-x--x u0_a78   u0_a78            1981-07-11 12:36 com.sonyericsson.photoeditor
drwxr-x--x u0_a126  u0_a126           1981-07-11 12:37 com.sonyericsson.pinktheme

不过,应用沙盒并非牢不可破。若要突破配置良好设备

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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