安卓GNSS原始数据转换为RINEX的方法与实现

安卓设备收集的全球导航卫星系统(GNSS)数据在从地理空间定位到环境监测的各种应用中越来越重要。但缺乏将安卓GNSS原始数据转换为接收机独立交换格式(RINEX)的标准化工具,这给初学者和研究人员带来了重大挑战。为了满足这一需求,本文基于Python开发安卓GNSS原始数据转换RINEX工具箱(AGRDRT),旨在简化转换过程并提高安卓GNSS数据的可用性。所提出的工具箱利用Python的versatility提供一个友好的用户界面,用于将安卓GNSS原始数据转换为广泛采用的RINEX 3.05标准格式。AGRDRT主要功能包括强大的数据解析算法、对不同GNSS星座的支持以及与各种安卓设备配置的兼容性。

基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法研究

在当下恶意软件蔓延的背景下,恶意软件检测需求不断增加。提出一种基于改进的图注意机制模型的安卓恶意软件检测方法,通过静态分析提取API调用图,显示出应用程序的行为。通过使用SDNE图嵌入算法,从API调用图中进行结构特征和内容特征的学习。在模型学习的过程中,采用一种计算双向图注意力权重的策略,旨在提高对相似节点的保留,并增强节点属性之间的相似性。最后,借助自注意力卷积层生成权重自适应的表示,并在池化层中生成图嵌入表示,以用于检测任务。基于CICMalDroid 2020数据集显示,该方法在安卓恶意软件检测领域表现出较高的有效性,准确率达到97.90%。与原有的图注意力网络模型相比,准确率提升0.03%,验证了该方法的实用性和有效性。该研究成果显示出该方法在应对不断增长的恶意软件威胁方面具有潜力,可为安卓恶意软件检测提供更准确和可靠的解决方案。

基于安卓智能手机的高精度定位系统研发及测试

针对常规外业坐标数据采集方式存在的问题,结合高精度位置服务便捷化应用需求,设计并研发了一套基于安卓智能手机的高精度定位系统,通过融合卫星导航定位基准站差分定位与步行者航位推算算法,并制定多种观测环境差异化测量策略,以获取连续的高精度定位结果。基于华为P40、小米8等四款安卓智能手机,进行了广覆盖(湖南省14个市(州))、多场景(开阔、遮挡)的定位精度测试,用于验证系统的可用性和可靠性。测试结果表明,系统在不同智能手机、不同场景中均能稳定有效运行,华为P40的平面定位精度最优,在开阔环境下,最高可达0.2m左右。系统已全面应用于湖南省农村住房规划建设“三到场”环节。

基于安卓MVC架构的体育用品商城的设计与实现

为使消费者与商家之间更方便快捷地交易体育用品,文章基于Java和MySQL数据库,为智能手机用户开发了安卓平台下的体育用品商城。系统的后台管理员操作用户、体育用品、订单和物流等相关信息,前台用户完成注册登录、浏览搜索体育用品和下单购买等操作。

条件上下文敏感的安卓恶意虚拟化应用检测方法

安卓虚拟化应用作为宿主程序,支持以插件形式动态加载用户所需功能模块.恶意开发者可利用上述应用特性将其真实攻击意图隐藏在插件程序的执行中,以躲避针对宿主程序的检测.然而,插件程序数量众多且难以获取与分析,并且现有基于既定模式的安卓恶意虚拟化应用检测方案存在可检测应用类型有限的问题.本文提出一种条件上下文敏感的安卓恶意虚拟化应用检测方法并实现了原型工具MVFinder.该方法以安卓虚拟化应用代码中触发插件程序加载或调用行为的上下文环境为切入点,挖掘出隐藏的恶意性,避免耗费大量资源去尝试实时获取不同种类的插件程序或逐一解析插件的加载与运行模式.同时,该方法利用异常检测技术,发现与大多数善意应用的条件上下文存在较大差异的数据样本,进而识别出目标恶意应用,避免基于既定规则进行检测的局限性.实验结果表明,本方法对安卓恶意虚拟化应用检测的准确率和F1分数均优于当前学术界的代表性方案VAHunt、Drebin与Difuzer.此外,相较于VAHunt,MVFinder可识别出HummingBad和PluginPhantom恶意应用家族的变种.

安卓智能终端自动化测试技术综述

随着新一代移动通信技术和芯片的发展,智能移动终端用户规模不断增加。为了快速抢占市场,开发商缩短了智能终端的开发周期,这对应用系统的可靠性、稳定性等提出了更高的要求,而自动化测试技术是保障这些智能终端高可靠、强稳定运行的重要手段。结合目前主流智能终端的架构特点和组件特征,分别探讨了安卓系统的黑盒测试技术和白盒测试技术。在黑盒测试方面,比较分析了最新的用户界面测试和模糊测试技术以及工具使用情况,评价了它们在保证应用系统可靠性和稳定性方面的效果。在白盒测试方面,总结了自动生成测试用例技术、动静态的污点分析技术、第三方库检测技术和权限检测技术。随着人工智能大模型等新兴技术不断涌现,越来越多的智能终端设备开始搭载各种深度学习模型,这些模型的不透明性使得内部决策过程难以解释和理解,从而黑盒测试在评估模型可靠性和稳定性过程中越发重要。自动化测试正在面临从传统规则基础下的测试向更加智能的机器学习驱动的测试转变。未来将人工智能大模型等新兴技术引入到现有的智能终端测试实践中,成为解决这一问题的必然趋势。

基于Swin-Transformer的可视化安卓恶意软件检测研究

为了更好地利用深度学习框架防范安卓平台上恶意软件攻击,提出了一种新的应用程序可视化方法,从而弥补了传统的采样方法存在的信息损失问题;同时,为得到更加准确的软件表示向量,使用了Swin-Transformer架构代替传统的卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)架构作为特征提取的主干网络。实验采用的数据集中的样本来自Drebin与CICMalDroid 2020数据集。研究结果表明,新提出的可视化方法优于传统的可视化方法,检测系统的准确率达到97.39%,具有较高的恶意软件识别能力。

基于语义的安卓广告库检测方法

安卓应用程序开发者试图在程序中嵌入广告库来获取收益,然而广告库的广泛引入增加了用户隐私泄露风险。为了准确自动识别嵌入的广告库,从静态分析的角度出发提出了一种基于语义的安卓应用程序广告库检测方法。该方法使用元信息识别主模块和非主模块,然后对非主模块进行语义特征提取,最后采用经典的机器学习方法训练广告库检测分类器。在Andrzoo的公开数据集上进行了实验验证,结果表明该方法取得了99.2%的召回率,并应用于安卓市场广告库检测,获得的准确率达97%。

e云救护——基于安卓系统的公益求救平台

本文针对人口老龄化和突发疾病增多等社会现象,提出一个基于安卓的公益急救平台,该平台通过移动App发起急救信号,利用LBS自动定位,匹配距离较近的非工作状态医务人员,实现紧急救援。同时,利用加密技术,实现对用户个人信息和隐私的高度保护。通过研究,介绍公益急救平台的优势,为互联网医疗领域提供有益的实证支持。

基于安卓平台的LED智能蓝牙灯控系统设计

智能蓝牙灯控系统的硬件部分采用ATmega48单片机作为MCU控制核心,以ATK-HC05作为蓝牙传输模块,设计通信模块接口电路。软件部分基于安卓平台的App作为控制终端,采用RFCOMM串行线性仿真协议,确保数据传输的完整性,设计整个无线通信程序,实现各种光模式的开关控制、亮度控制和模式转换。经测试该方案切实可行,并具有操作方便、成本低廉的优势。

基于安卓系统的高耸建筑物爆破药量速查软件的开发与应用

近年来,军队在参与抗震救灾行动中,需要对水塔、烟囱等高耸建筑物进行爆破拆除。但是由于多数官兵缺乏类似爆破工程实践经验,难以在现场对其爆破药量进行精确计算。通过Java开发语言进行编程开发,在Android平台的系统架构基础上,设计并开发一款简单易查、过程清晰、结果直观的高耸建筑物爆破药量速查系统应用(APP),用户可通过在安卓设备可视化界面上输入爆破对象的初始变量,计算出爆破设计的装药量,同时为用户提供大量爆破实例的经验数据和历史查询数据,帮助使用者快速结合现场情况对爆破药量进行调整、设计,使爆破设计更加科学精确。通过不同环境下的软件性能测试和爆破实例证明,本系统应用简单易操作,可靠性较高,实用性较强,错误率低,基本达到了高耸建筑物拆除爆破设计时安全方便、准确高效等要求,为部队官兵在使用中提供较大便利。

移动端AI软件的深度学习框架在安卓系统中的集成与优化

本研究聚焦于安卓系统AI软件中的深度学习框架集成与优化问题,旨在提高移动端AI应用的运行效率与用户体验。研究通过探讨量化、剪枝、知识蒸馏与小型化模型等技术,详细分析了这些技术在移动设备上优化深度学习模型的具体实现与效果。文章采用了针对安卓系统的优化策略,有效降低了模型的计算复杂度和内存占用,提升了模型的推理速度与能效。研究结果表明,这些优化技术在资源受限的移动设备上具有显著的应用价值,为移动端智能应用的进一步发展提供了有力支持。

TipTracer:基于安全提示的安卓应用通用漏洞检测框架

为了使开发者能安全准确地使用第三库接口,库设计者提供了各种类型的安全提示(安全规约),进而保护应用程序免受因库函数的误用而造成的安全攻击.然而,研究表明:开发者经常性不遵守这些安全规约,导致应用程序中引入了各种各样的安全漏洞.为了评估该问题的影响与规模,进行了系统性的、大规模的对安全规约在安卓应用程序中违反情况的研究.结果表明:已有的安全规约由于不精确的描述、误导性的代码示例、错误的默认设置、碎片化以及缺少强制性检查等原因而大大影响了其在实际运用中的有效性.为了使开发者能更好地遵守安全规约,提出了TipTracer,一个自动化的通用漏洞分析框架.TipTracer主要包含2个部分:1)TipTracer定义了一个能形式化描述安全规约的安全性语言,并利用该语言对已知的安全规约进行形式化表述;2)TipTracer实现了一个静态代码分析器,用于检查应用程序是否满足安全规约.最后,通过大规模的实验分析,证明了TipTracer能有效且准确地对大规模的真实应用程序进行安全性分析.

安卓车机车控功能自动化测试研究

文章首先分析安卓车机的车控功能测试的特点,继而提出一种基于Python的自动化测试方法。该方法采用数据驱动测试的思路,通过调用Python-can库、CANTools库和UiAutomator2库,实现CAN信号与车机HMI界面的交互测试。该方法灵活性高,简单易用,可以较大地提高车机测试的效率。

基于安卓系统和人工智能的数智化高职教育系统的设计与实现

针对当前数智化教学模式在高职教育中普及不足、应用不充分的问题,设计一款基于安卓系统和人工智能的数智化高职教育系统。该系统构建了完备的人工智能辅助教育体系,利用知识图谱、人工智能和大数据技术,有效整合学科知识体系,并精准刻画学生画像,以便为学生提供个性化实训功能,使学生能够随时随地获得数智化实训,从而实现高职教育过程的随身化和智能化。这一创新举措将有力推动高职教育数智化教学模式的进一步普及和有效应用。

安卓版Blackmagic Camera发布

Blackmagic Design日前发布了安卓版Blackmagic Camera,将大幅改进拍摄效果,拍摄成果可用于影视制作。安卓版Blackmagic Camera采用和Blackmagic Design获奖摄影机一样的操作界面,直观易懂且对用户友好,可提供如同使用专业级数字电影摄影机一般的操控体验。通过简单的手指点按操作,就可以调整帧率、快门角度、白平衡以及ISO等设置。同时,还支持使用行业标准文件格式直接录制到Blackmagic Cloud,上至8K。

基于改进的MobileNetV2模型的安卓恶意家族分类方法研究

针对人类视觉系统对颜色的高度敏感特点,提出一种基于改进的MobileNetV2模型的安卓恶意家族分类方法。该方法通过引入注意力机制,对RGB图像的3个通道进行特征融合,提高模型对图像颜色信息的敏感度。同时,针对小样本数据集的问题,提出一种改进的模块结构,减少模型的深度和宽度,以提高模型对小样本数据集的特征提取能力。将SE(squeeze-and-excitation network)注意力机制与CBAM(convolution block attention module)注意力机制融入模型进行对比,实验结果表明:CBAM注意力机制在该图像分类任务中表现出显著的优越性,准确率达到94.18%,比原有模型提高了3.16%,验证了该方法的有效性和实用性。该研究对于小样本数据集的图像分类任务的准确性和实际应用中的性能有重要意义。

安卓手机数据结构演示软件开发技术

针对数据结构相对抽象的特点,结合实际情况,通过利用文字、图像、动画等形式描述数据结构的算法特点,在安卓手机平台上开发数据结构演示软件。整个演示软件使用下拉列表控制方式,每个列表项包括若干选项。每个列表项对应一个选择或一个子列表。系统一直处于选择菜列表或执行某一被选列表项状态,直到退出演示软件。该数据结构演示软件包含了线形表、堆栈、树、图等基本数据结构的概念以及实例分析的展示。

安卓APP安全风险分析与渗透测试研究

随着移动互联网时代的到来,移动终端形成了一张举世瞩目的移动互联网络。其中安卓系统在智能终端系统中占有极高的比例,安卓应用程序日渐增多,其数量和种类呈现出指数式的增长,给人们的生活习惯和工作习惯带来了前所未有的变化。随着安卓应用的普及,其所存在的安全问题也成为用户所关注的焦点。文章主要分析了等保合规下安卓操作系统的安全风险隐患,通过对安卓APP程序及数据两个方面进行渗透测试来阐述安卓系统所面临的风险点。

基于安卓密码管家的设计与实现

随着安卓智能平台的逐步完善,安卓已经成为目前手持移动设备最主流的智能平台。该文描述了安卓的开发环境,介绍了利用安卓集成开发环境设计并实现了密码管家的交互系统。实验表明,该系统不仅实现了密码信息的存储,而且在交互性、可扩展型和安全性等方面都有良好的表现。