19、安全关键嵌入式系统测试经验分享

安全关键嵌入式系统测试经验分享

在安全关键的嵌入式系统开发中,测试是确保系统可靠性和安全性的关键环节。下面将详细介绍相关的测试要点和方法。

1. 高风险项的特定测试活动

在包含安全方面的项目中,“正常”的测试活动当然也适用,但有一些特定的关注点需要额外注意。

1.1 硬件缺陷

硬件并非总是完美运行的,它会随着时间磨损,可能在生产后立即出现故障(即早期失效),也可能因环境变化(如温度)而表现出性能差异。与硬件交互的软件需要能够处理这些缺陷,检测并报告硬件故障,并采取相应的措施。

测试硬件缺陷在系统层面可能既困难又耗时。开发过程中使用的硬件原型质量通常较高,硬件故障发生的频率较低,但原型也可能出现各种故障,增加了测试的复杂性。

一种解决方案是在软件的最低层(甚至更好的是在硬件本身)模拟硬件缺陷。这样可以测试软件对这类错误的处理能力。是否模拟某些缺陷需要在工作量和风险降低之间进行权衡。

这是提高系统可测试性的一个例子,称为可测试性设计。

1.2 软件措施

一般原则是尽可能多的安全预防措施应在硬件中实现,但软件仍然起着重要作用。例如,软件负责测量硬件部件的状态,如温度,并向用户报告,避免因硬件预防措施突然中断用户操作。

软件中还包含断言,即开发者在代码中定义的前置条件。在本项目中,决定在最终测试和发布阶段保留断言,因为一个安全停止的系统比一个处于未定义状态下运行的系统更好。但在某些对系统可用性要求高于质量的环境中,可以选择禁用断言。

1.3 测试技术

在产品开发过程中,使用了多种测试技术,以下三种技

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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