2、汽车行业网络安全现状与应对策略

汽车行业网络安全现状与应对策略

1 汽车行业软件开发的安全编码指南

在软件开发方面,除了标准、法规和最佳实践外,还有一些安全编码指南。以下是一些常见的安全编码指南:
- MISRA :最初专注于提供编码规则,以确保与安全相关的系统的安全开发。2016 年发布的 MISRA C:2012 Amendment 1 也包含了一些与安全相关的规则。
- CERT C/C++ 编码标准 :开发人员常用于其他行业的安全代码开发,最近在汽车行业也越来越受青睐。
- AUTOSAR C++ 14 指南 :可用于开发安全的 AUTOSAR 软件。
- CWE :虽然技术上不是编码指南,但它包含了广泛的安全漏洞分类,开发人员可以用它来检查代码是否存在某些弱点。

2 汽车行业复杂的供应链与 SBOM

汽车行业的供应链非常复杂,通常由原始设备制造商(OEM)处于顶层,然后分支为多个层级的供应商,提供从整个系统、硬件设备、全功能软件、单个硬件组件、独立软件栈、组件、库到特定固件等各种产品。

为了妥善管理供应链中的风险,特别是考虑到软件组件的快速发展,美国商务部国家电信和信息管理局(NTIA)成立了一个专注于软件组件透明度的特别工作组。该工作组致力于推广软件物料清单(SBOM)的概念和实际应用,提高意识,并提供有关策略、用例、组织角色等方面的信息。它还研究了如何识别和命名组件、如何共享 SBOM、如何在生产和使用中实现 SBOM 自动化,包括可以使用哪些工具和标准来创建特定格式的 SBOM。 <

同步定位地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数专用工具箱,尤其适用于算法开发仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达视觉传感器)的建立应用、特征匹配数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波粒子滤波)、图优化框架(如GTSAMCeres Solver)以及路径规划避障策略。通过项目实践,参者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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