25、提升汽车系统模糊测试覆盖率:代理工具的应用之道

提升汽车系统模糊测试覆盖率:代理工具的应用之道

1. 汽车系统模糊测试背景

随着联网汽车和自动驾驶领域的迅速发展,汽车中使用的软件变得越来越复杂。这些车辆与外部实体进行通信的接口增多,导致攻击面增大,更容易受到来自外部系统或基础设施的错误或畸形输入的影响。有意的攻击或无意的畸形消息可能会使车辆系统行为异常,影响其鲁棒性、安全性和可靠性。因此,在整个汽车软件开发生命周期的所有相关活动中考虑网络安全至关重要,特别是对于可能影响安全的复杂系统以及具有面向外部网络通信接口的系统,进行包括模糊测试在内的安全测试尤为重要。

模糊测试是一种用于识别系统中意外行为和未知漏洞的有效且强大的测试技术。然而,在汽车行业中,模糊测试面临着一些挑战,例如难以对被测系统(SUT)进行适当的检测以发现异常,以及在黑盒测试中难以收集足够的信息来确定异常的根本原因。

2. 汽车嵌入式系统的分类

目前,汽车中的嵌入式系统可以分为两类:
| 系统类型 | 特点 | 安全关键程度 | 安全暴露程度 | 通信方式 | 开发方式 |
| — | — | — | — | — | — |
| 传统汽车嵌入式系统 | 通常负责特定的有限功能,代码库较小,采用基于模型的开发方法,运行在小型专用汽车微控制器上 | 因系统和领域而异,动力总成和底盘领域的ECU安全关键程度较高 | 通常较低,主要通过车内网络通信,无直接外部通信暴露 | 如通过CAN或CAN - FD进行通信,不遵循典型的请求 - 回复格式 | 基于模型开发 |
| 高性能IT类嵌入式系统 | 负责更广泛的功能,代码库较大,运行丰富的操作系统,使用开源软件库或基于开源软件平台,可能采用敏捷软件开发方法,运行

【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
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