3.2.1 ASM(算法状态机)ASM()ASM是一个流程图,通过该流程图,动作顺序表示必须执行数字系统的控制单元以获得指定的行为。执行的动作取决于数字系统的外部输入,也取决于转化控制单元和数据流本身所处情况的条件。实际上,ASM是描述数字系统行为的算法的图形表示。ASM流程图似乎类似于常规流程图,但必须以另一种方式解释。在常规流程图中,只有对要遵循的步骤和要做出的决定的描述,而与时间变量无关。在ASM图中已经在ASM图中,除了对事件序列的描述外,控制单元的状态与每种状态在时钟边缘的响应中发生的动作之间还有时间关系。ASM图包含两个基本元素:状态块和决策块。状态块:状态的名称将外部放置在块上,并在其中显示被激活的动作或退出(图14)。
摘要 — 我们研究了无线电信道模拟器在预测特定环境中的信道响应方面的可靠性。室内环境的表面几何布局和材料特性已知,因此适合进行这种针对特定地点的模拟。我们通过将该方法的预测结果与特定静态环境中的测量结果进行比较来评估该方法的性能。在测量和模拟的一组路径上,路径损耗、莱斯 K 因子和 RMS 延迟扩展具有良好的一致性,这表明设计良好的无线电模拟器可以可靠地预测系统行为。通常,通过这种或类似技术获得的无线信道模型不会捕捉由于环境中人员移动而导致的信道响应的时间变化。我们使用随机过程处理信道响应的时变部分。通过对几个典型的办公场景进行信道探测实验,我们表明自回归过程可用于为几种不同的运动场景建模时变抽头增益。
在航空电子领域,飞机系统的认证由监管机构管辖,例如欧洲的 EASA 和美国的 FAA。EASA 制定了认证规范 (CS 2x.1301/1309),定义了规定系统适航性的要求。除此之外,当局还发布了 AMC/AC(可接受的合规方法/咨询通函),以承认使用工业标准(复杂系统为 ED-79A/ARP4754A、软件项目为 ED-12C/DO-178C 和硬件项目为 ED-80/DO-254)开发系统是可接受的方法,可以证明系统行为、软件和/或硬件项目实现的操作功能符合监管要求。在用于认证目的的方法中,保证案例概念并不是新鲜事物。安全领域是最早阐述安全案例概念的领域之一。安全案例最初由 Tim Kelly [KBMB97] 理论化,然后由 John Rushby [Rus15] 概括。特别是在 [Rus15] 中,Rushby 声称在行业中引入这种方法对系统和软件保证和认证做出了重大贡献。
摘要:本篇综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性,从基因组和蛋白质到动物、人类以及生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型,它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统,或者更准确地说,适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础,可以被视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的,因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇综述中,我们解释了它在生物学和认知中的应用,特别是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释,并特别关注 QBism,因为它可能是最有用的解释。
本综述旨在强调将量子理论的数学形式和方法应用于复杂生物系统行为建模的可能性,从基因组和蛋白质到动物、人类、生态和社会系统。此类模型被称为类量子模型,它们应该与生物现象的真正量子物理建模区分开来。类量子模型的显着特征之一是它们适用于宏观生物系统,或者更准确地说,适用于其中的信息处理。类量子建模以量子信息理论为基础,可以将其视为量子信息革命的成果之一。由于任何孤立的生物系统都是死的,因此生物和心理过程的建模应该基于最普遍形式的开放系统理论——开放量子系统理论。在这篇评论中,我们宣传了它在生物学和认知中的应用,尤其是量子仪器理论和量子主方程。我们提到了类量子模型基本实体的可能解释,特别关注 QBism,因为它可能是最有用的解释。
摘要 — 我们研究了无线电信道模拟器在预测特定环境中的信道响应方面的可靠性。已知表面几何布局和材料特性的室内环境适合进行这种特定场地的模拟。我们通过将其预测与特定静态环境中的测量值进行比较来评估该方法的性能。在测量和模拟的一组路径上,路径损耗、Ricean K 因子和 RMS 延迟扩展具有良好的一致性,这表明可以使用设计良好的无线电模拟器可靠地预测系统行为。通常,通过这种或类似技术获得的无线信道模型不会捕捉由于环境中人员移动而导致的信道响应的时间变化。我们使用随机过程处理信道响应的时变部分。通过对几种典型办公场景进行信道探测实验,我们表明自回归过程可用于为几种不同的运动场景建模随时间变化的抽头增益。
勒索软件攻击的威胁不断升级,这突显了有效检测和预防策略的迫切需求。传统的安全措施虽然有价值,但通常在识别和缓解复杂的勒索软件威胁方面差不多。本文探讨了行为分析与勒索软件防御机制的整合,提出了从基于签名的基于行为的检测方法的范式转变。通过分析用户和系统行为的模式,行为分析可以为勒索软件活动的微妙指标提供更深入的见解。本研究研究了各种行为分析技术,包括异常检测,机器学习算法和启发式方法,以及它们在识别勒索软件早期迹象方面的功效。它还解决了与行为分析相关的挑战,例如高误报率以及对不断发展威胁的持续适应的需求。通过对当前方法论和案例研究的综述,本文强调了行为分析的潜力,以增强勒索软件检测和预防,从而提供了更具动态和弹性的网络安全方法。
无人机 (UAV) 的进步,更具体地说是将大量自主无人机组成“群体”。这些群体形成有组织的飞行器集群,以集体形式执行多方面的操作。尽管无人机群体提供了诸多好处,但工程团队在设计无人机群体系统时仍必须克服一些障碍。一个关键领域是创建和理解群体行为并揭示可能影响预期任务的所有潜在故障场景。这项研究使用 Monterey Phoenix (MP) 来建模系统行为,将它们分组为可能的行为者行为的不同、可重复使用的代理类模型,并将行为者交互建模为单独的约束。这种方法能够从这些模型中计算行为者行为的每一种可能变化以及所有其他可能的行为者行为,从而生成一组详尽的可能场景或事件轨迹。通过对这些事件轨迹进行手动检查或半自动断言检查,可以发现不需要的和不良的行为和故障模式,这使得任务规划人员能够采用必要的故障安全行为来抵消这些未经请求的实例。
为了将概率论应用于可靠性评估,研究系统行为,必须进行一系列实验或推导出数据收集方案。为了将概率论应用于这些随机值或事件的发生,我们需要研究这些称为随机变量的变量。∴ 随机变量是一个变量,表示给定随机实验的结果或成果。随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。随机变量可以是“离散的”或“连续的”。离散随机变量是只能具有离散状态数或可数值的变量。例如:1. 抛硬币 - 结果是正面或反面。2.掷骰子 - 结果是 1、2、3、4、5 或 6。连续随机变量是取无限多个值的变量,或者其范围形成一组连续的实数。这并不意味着范围从 - ∞ 延伸到 + ∞。它只意味着值有无数种可能性。例如:1.灯泡的使用寿命。2.如果电流的值在 5A 和 10A 之间,则表示连续随机变量。概率密度函数 与随机变量相关的概率可以用称为概率密度函数或概率质量函数的公式来描述。我们使用符号 f(x) 表示概率密度函数。
摘要:事故模型是一种心理模型,可以让我们理解不良事件的因果关系。本研究基于五个主要目标:(i)系统地回顾有关 AcciMap、STAMP 和 FRAM 模型的相关文献,并综合理论和实验结果以及主要研究流程;(ii)研究用于对事故主要因素和社会技术系统行为进行建模的独立和混合应用;(iii)强调探索研究机会的优势和劣势;(iv)用安全-I-II-III 来描述安全和事故模型;最后,研究系统模型的应用对增强系统可持续性的影响。系统模型可以识别不同系统级别的促成因素、功能和关系,有助于提高系统意识并增强安全管理的可持续性。此外,它们的混合扩展可以显著克服这些模型的局限性并提供更可靠的信息。在系统中应用安全 II 和 III 概念及其方法也可以提高其安全水平。最后,复杂系统的伦理控制表明,应利用这些方法进行进一步研究,以加强系统分析和安全评估。