6、建筑安全、隐私与安全设计指南及原则追溯

建筑安全、隐私与安全设计指南及原则追溯

1. 引言

现代高科技系统(如车辆或先进制造设备)的复杂性不断增加,且系统间的连接需求也日益增长,这对系统安全性、隐私性提出了更高要求。许多系统涉及个人敏感信息,需遵循严格法规,如 GDPR,同时系统连接性的提升也带来了新的安全挑战。安全和隐私是系统的关键特性,与系统的其他特性(如安全性、性能、可靠性等)相互交织。为应对这些挑战,设计模式和安全原则成为重要的解决方案。

2. 架构安全、隐私与安全验证
  • 验证要求 :验证需证明所有安全、安全和隐私(SSP)要求均已覆盖。例如,验证 V2X 网关架构时,设计师需证明满足 V2X 安全标准中的所有安全要求,同时进行安全风险分析,以确保集成所选设计模式(DPs)的架构将安全风险降低到可接受水平。安全分析方法可由系统设计师选择,如 STRIDE、EBIOS、TARA 或 STPA 等成熟方法均可适用。
  • 测试活动 :验证和确认需通过测试活动支持。安全测试评估与资产安全属性(如机密性、完整性、可用性、认证、授权和不可否认性)相关的软件系统要求。可根据风险评估制定整体测试策略,或开发特定测试,以提高测试覆盖率或聚焦于选定的数据输入。SECREDAS 项目引入了基于 ISO/SAE 21434 的全面安全测试流程和相应框架,以促进汽车系统等的安全测试自动化、可比性、效率和可扩展性。

以下是测试活动的流程说明:
1. 进行风险评估,确定系统的安全风险。
2. 根据风险评估结果,制定整体测试策略或开发特定测试。
3. 选择合适的安全测试

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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