24、应用特定安全属性的形式化验证与模块化软件安全特性框架

应用特定安全属性的形式化验证与模块化软件安全特性框架

应用特定安全属性的形式化验证

在应用特定安全属性的形式化验证中,存在一个复杂情况,即需要统计已添加到“issued”字段但尚未存储在“validLoadMessages”中的终端值,因为首先要使用复制卡进行身份验证(认证和重新认证步骤)。对于所有现有终端,若终端处于“EXPRESAUTH”状态,则统计其值,公式如下:

state(terminal(n)) = EXPRESAUTH
→
allValues(..,n) = value(terminal(n)) + allValues(..,n-1)

若终端 terminal(n) 不处于“EXPRESAUTH”状态,在计算 allValues 时将忽略该终端的值。修改后的安全属性如下:

modSecProp:
allIssued(issued)
(3)
≥
allCollected(collected)
+ allBalance(balance)
+ validLoadMessages(..,attacker-known,numcards)
+ validResPayMessages(..,value,attacker-known,numterms)
+ allValues(value,state,numterms)

利用这个不等式,可以考虑所有可能导致“issued”和“collected”字段在后续步骤中发生

【EI复现】基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略研究(Python代码实现)内容概要:本文围绕“基于深度强化学习的微能源网能量管理优化策略”展开研究,重点利用深度Q网络(DQN)等深度强化学习算法对微能源网中的能量调度进行建模优化,旨在应对可再生能源出力波动、负荷变化及运行成本等问题。文中结合Python代码实现,构建了包含光伏、储能、负荷等元素的微能源网模型,通过强化学习智能体动态决策能量分配策略,实现经济性、稳定性和能效的多重优化目标,并可能其他优化算法进行对比分析以验证有效性。研究属于电力系统人工智能交叉领域,具有较强的工程应用背景和学术参考价值。; 适合人群:具备一定Python编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统、能源互联网、智能优化等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何将深度强化学习应用于微能源网的能量管理;②掌握DQN等算法在实际能源系统调度中的建模实现方法;③为相关课题研究或项目开发提供代码参考和技术思路。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码进行实践操作,理解环境建模、状态空间、动作空间及奖励函数的设计逻辑,同时可扩展学习其他强化学习算法在能源系统中的应用
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