82、嵌入式Java安全:深入解析与应用

嵌入式Java安全:深入解析与应用

1. Java ME平台架构

Java ME平台是为资源有限的嵌入式设备设计的Java平台,例如个人数字助理(PDA)、手机、电视顶置盒、汽车导航系统以及各种嵌入式设备(如洗衣机、互连电子玩具等)。Java ME平台提供了专为嵌入式设备定制的Java编程语言的力量和优势,包括代码的可移植性、安全性和网络能力等。为了满足不同市场细分和设备家族的特定需求,Java ME架构在设备的操作系统之上定义了三个层次:虚拟机层、配置层和配置文件层。

虚拟机层

虚拟机层是JVM规范的一个实现,针对特定系列的设备进行了定制。Sun Microsystems提供了三个虚拟机层的标准实现,分别是KVM(Kilo虚拟机)、CLDC Hotspot和CVM(连接虚拟机)。此外,还有几个其他的实现由第三方提供。这些虚拟机实现各有特色,旨在提高性能的同时适应资源受限的环境。

配置层

配置层定义了一组特定类别设备可用的Java虚拟机特性和Java类库。它主要考虑了设备的处理能力、存储空间、随机存取存储器(RAM)、电池供电和网络带宽等因素。Java ME平台支持两种主要配置:CLDC(连接有限设备配置)和CDC(连接设备配置)。CLDC配置适用于个人、移动、连接信息设备,如手机、PDA和寻呼机;而CDC配置适用于共享的、固定的、连接的信息设备,如电视顶置盒、互联网电视、高端通讯器和汽车导航系统。

配置文件层

配置文件层是对配置的扩展,它针对特定市场细分或设备家族的需求。例如,MIDP配置文件(移动信息设备配置文件)是Java ME平台的主要配置文件之一,适用于移动电话和PDA。MIDP

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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