10、JRIF:Java 中的反应式信息流控制

JRIF:Java 中的反应式信息流控制

1. JRIF 标签与经典标签对比

1.1 重新分类描述

JRIF 中的重新分类(Reclassifications)可以用一个标识符(即重新分类器)进行简洁描述。而经典标签的解密(declassifications)和背书(endorsements)则更为冗长,因为它们需要关联目标标签(即附加到输出的标签),有时还必须包含源标签(即附加到输入的标签)。

1.2 标签表达能力

JRIF 标签比经典标签更详细,但也有其优势:JRIF 标签中指定的机密性和完整性更改无法用经典标签表达。使用经典标签的系统需要额外的程序代码来模拟 JRIF 标签,并且这些额外代码的安全性无法自动检查,程序员需要完全负责正确实现预期的策略。

1.3 程序逻辑与策略分离

与使用经典标签的语言相比,JRIF 能更好地将程序逻辑与信息流策略分离,使 JRIF 程序更易于编写和维护。例如,程序员决定不再对游戏玩家的姓名进行解密:
- JRIF :只需修改存储玩家姓名的任何字段上的 JRIF 标签声明,检查并编辑标签的 c - 自动机,使其不包含到映射到其他主体的自动机状态的转换。
- 经典标签语言 :程序员不仅要找到并删除所有明确涉及姓名字段的解密命令,还要删除所有涉及游戏玩家姓名流入的表达式的解密命令。这种删除操作容易出错,因为程序员需要手动推理代码中的信息流,而这原本应该由类型系统完成。

2. JRIF 的示例应用

2.1 战舰游戏(Battleship)

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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