1、应对堆喷射攻击的轻量级方法及相关会议成果

应对堆喷射攻击的轻量级方法及相关会议成果

1. 会议背景与成果

在软件工程和安全工程领域,构建安全的软件系统面临着诸多挑战。为了推动这两个领域的融合与发展,举办了一场国际研讨会。该研讨会吸引了众多研究者参与,其平行技术赞助来自 ACM SIGSAC(ACM 安全兴趣小组)和 ACM SIGSOF(ACM 软件工程兴趣小组),这充分显示了跨学科研究领域的重要性和潜力。

会议共收到 58 篇论文投稿,程序委员会从中选出 9 篇研究论文(占比 16%),展示了在工程安全软件和系统领域的新研究成果;还选出 1 篇行业报告,详细介绍了一个具体的行业案例研究;另外有 8 篇想法论文,虽尚未成熟到可进行完整论文展示,但也颇具价值。

会议组织架构

角色 人员 所属机构
大会主席 Fabio Martinelli CNR, 意大利
程序联合主席 Fabio Massacci Universit`a di Trento, 意大利
Dan Wallach Rice University, 美国
出版主席 Nic
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神经网络与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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