11、访问控制系统的选择性回归测试与Web信息共享系统的形式验证

访问控制系统的选择性回归测试与Web信息共享系统的形式验证

1. 访问控制系统的选择性回归测试

在当今的软件开发中,尤其是涉及金融系统等对安全性要求极高的领域,访问控制的正确性至关重要。为了确保系统在新版本发布时访问控制不被破坏,需要进行回归测试。然而,传统的回归测试可能会执行大量不必要的测试用例,导致测试效率低下。因此,提出了一种基于策略变更和变更传播分析的测试选择框架。

1.1 变更传播

变更传播描述了不同类型的变更(如添加、删除、修改)在访问控制模型的各个元素(如权限、用户、角色等)之间的传播方式。具体如下表所示:
| 变更模式 | 权限 (P) | 用户 (U) | 角色 (R) | RP | RH | UR | SOD - U | SOD - P | SOD - R | CC - P | CC - R |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| ADD | RP, SOD - P, CC - P | UR, SOD - U | RH, SOD - R, CC - R | RH, CC - P, SOD - P | UR, SOD - R | SOD - R, SOD - U | SOD - R, UR | SOD - U, SOD - R | UR | CC - R, RP, SOD - P | UR |
| DEL | RP, SOD - P, CC - P | UR, SOD - U | RH, SOD - R, CC - R | RH, CC - P, SOD - P | UR, SOD - R | SOD - R, SOD - U | N/A | SOD

【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改进中。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值