17、《跨平台大型多人在线游戏与大数据文件系统的取证调查》

跨平台游戏与大数据取证研究

《跨平台大型多人在线游戏与大数据文件系统的取证调查》

跨平台大型多人在线游戏的取证调查

在跨平台大型多人在线游戏的取证调查中,以Minecraft游戏为例,我们可以看到其中存在诸多可用于调查的线索。

当Minecraft游戏开始时,服务器操作员登录并启动软件,等待客户端连接。客户端可以选择连接推荐的微软服务器,或者手动输入IP地址连接私人服务器(仅桌面Java版)。成功连接后,客户端会收到“每日消息”的欢迎信息,用户角色会立即出现在广阔的游戏场景中。
- 网络通信分析
- 数据交互 :Windows客户端成功连接后,会立即将其Minecraft用户名传递给服务器,服务器则返回UUID。随后,会有大量数据包在Windows客户端和Linux服务器之间快速来回传输,这些数据包包含看似经过编码的数据。在大约5分钟的活动期间,观察到Linux服务器和Windows客户端之间有大量流量,平均数据流量为21KB/s。
- 端口使用 :通过Wireshark的Statistics > Endpoints功能可以确定连接机器的开放端口。Linux机器(192.168.0.29)通过端口25565(在server.properties文件中设置)进行通信,而Windows机器(192.168.0.82)的端口号会逐步变化,但大部分通信在端口49804进行,且该端口号在运行软件前并未预先确定。
- 通信内容 :Windows客户端使用聊天功能生成的对话内容通过TCP以明文形式发送,服务器操作员的“每日消息”同样以明文形式发送

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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