安卓软件在工业自动化系统远程无线监测的应用

安卓软件在越来越多的领域发挥着重要的作用,例如,在工业自动化系统远程无线检测中就逐渐引入了安卓软件,取得了显著的效果。本文首先介绍了安卓软件的设计开发,包括安卓软件的概念、特点等,其次介绍了安卓软件在工业自动化系统远程无线监测中的具体应用方向,最后,指出安卓软件在工业自动化系统远程无线监测中具有重要的实践意义。

川菜营养配餐指导安卓软件

为了指导就餐者点餐,提供营养信息与点餐建议,实现川菜的营养配膳,而建立川菜营养配餐指导安卓软件,从而向就餐者提供均衡饮食选择、倡导健康生活理念,为保障就餐者健康做出贡献。川菜营养配餐指导安卓软件是以Android SDK为开发环境,Java语言编写,结合Wifi技术,UML建模方式,以及川菜营养成分数据而建立的。软件由DRIs、NRV、价格库、菜品配方库、菜品营养成分库五个数据库,以及营养点餐、高级配餐、营养查询、点餐记录、及膳食指南五个模块构成。在"营养点餐"模块中,用户可以根据用餐人的身体情况(年龄、性别)、劳动强度、餐次、用餐人数等指标,得到当前餐次的营养评价;或通过使用"高级配餐"计算营养素摄入量,根据点餐建议,获取符合当前餐次和人数的营养菜单。结论:此软件可以方便灵活地为就餐者进行点餐指导;对就餐者进行营养教育;为餐厅提供一种更加营养健康的点餐模式。就餐者和餐饮从业者可以通过Android手机或平板电脑客户端下载此软件。

编写SPnenu安卓软件分析单摆视频计算重力加速度

为了增强“单摆测量重力加速度”实验的效果,编写了运动视频分析安卓应用程序-SPnenu,分析单摆视频,计算重力加速度。首先,介绍了安卓软件的组成模块;然后,使用该应用程序分析单摆运动视频中周期、摆长和视频当地重力加速度;最后,与计算机平台下的视频分析软件Tracker进行对比实验,并对误差进行了讨论分析。实验表明,将基于安卓智能手机的运动视频分析软件引入物理实验教学,有助于打破实验的时间和空间限制,减小了“周期测量”带来的误差,能实现对单摆小球运动轨迹的精确追踪记录和数据分析。

基于Java语言的安卓软件开发研究

本文从基于Java语言的安卓软件的开发进行研究,根据其具体的特点和优势进行探讨,希望能够通过一系列的分析来为我国安卓软件开发开辟一条新的技术道路。在现代化转型阶段,人们对于手机软件的需要越来越高,目前主流手机软件开发都是基于Java语言的安卓软件开发。

基于安卓软件的班组“随手记”应用

采用信息化手段减轻班组员工负担,为实现企业的"精细化"管理打下良好基础。为解决电力班组日常工作管理现状中存在的问题,对安卓系统中的"随手记"软件进行改造。改造后的软件界面友好、操作简便、步骤精简,实现运行维护班组数据记录、查看和统计分析功能。以信息化手段取代传统的手工管理方式,使整个班组的日常工作流程规范、有据可查。该软件在电力运维班组中取得了显著的应用成效,为电力班组信息化建设奠定了基础。

基于SDL的安卓软件高可靠性开发模型

安卓(Android)软件可靠性是政府、企业和个人都非常关注的重要问题。目前安卓软件存在可靠性差、安全性低的问题,其可靠性开发中存在碎片化、系统性差的缺陷。在SDL软件安全开发模型的基础上,提出一种基于SDL的安卓软件高可靠开发模型。该模型共有7个阶段,即高可靠性培训、高可靠性需求分析、高可靠性设计、高可靠性实施、高可靠性验证、高可靠性发布、高可靠性响应。模型的核心是将“高可靠性”的设计思想融入安卓软件设计开发中的每一个步骤中。采用对照实验的方法验证了所提出的安卓软件高可靠性开发模型在可靠性、缺陷/千行代码、平均失效时间等参数性能上显著优于典型的安卓软件瀑布开发模型。

基于Java语言的安卓软件开发研究

随着信息技术的不断进步,智能手机越来越普及,功能越来越强大。现代社会的人们在生活工作中都经常需要用到智能手机,而手机软件开发是丰富智能手机功能,推动智能手机发展的关键。通过开发手机软件可以增强智能手机的功能,使其更好地发挥作用,方便人们的生活工作。基于此,本文探讨了基于Java语言的安卓手机软件开发技术,旨在促进安卓软件开发技术的发展。

一种基于远程校验的安卓软件保护方案

通过加密dex文件和SO库文件的方法可以很好地保护安卓平台软件的安全性,但是将密钥信息保留在本地文件又将留下安全隐患。为解决这一问题,本文提出不将关键信息硬编码于程序中,而是置于远程服务器,通过与远程服务通信进行关键信息的确认,从而达到保护安卓软件的目的。试验结果表明,该方法可以有效地保护安卓软件的安全性,具有较高的可靠性。

安卓软件大比拼

小修：哇，看了上期的内容，MM我茅塞顿开，原来有这么多方法，用安卓系统真是方便多了，我是安卓的粉儿啦! 早已心花怒放的八爪鱼：哈哈，既然大家如此支持安卓，那就麻烦纪财主同学再给我们介绍点更加实用的软件吧。暴暴蓝：这是必须滴!今天就请安卓大师——纪财主为大家推荐几款当下非常流行的软件。

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。

图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件检测

自安卓系统发布以来,由于其开源、硬件丰富和应用市场多样等优势,该系统已成为全球使用最广泛的手机操作系统.同时,安卓设备和安卓应用的爆炸式增长也使其成为96%移动恶意软件的攻击目标.在现有的安卓恶意软件检测方法中,忽视程序语义而直接提取简单程序特征的方法,其检测速度快但精确度不够理想,将程序语义转换为图模型并采用图分析的方法,其精确度虽高但开销大且扩展性低.为了解决上述挑战,将应用的程序语义提取为函数调用图,在保留语义信息的同时,采用抽象API技术将调用图转换为抽象图,以减少运行开销并增强鲁棒性.基于得到的抽象图,以TripletLoss损失训练构建基于图卷积网络的抗混淆安卓恶意软件分类器SriDroid.对20246个安卓应用进行实验分析后发现:SriDroid可以达到99.17%的恶意软件检测精确度,并具有良好的鲁棒性.

基于特征恶意度排序的恶意软件对抗防御模型

深度学习模型应用于安卓恶意软件检测可以使检测的准确率不断提升,但对抗样本可以轻易规避深度学习模型的检测,导致深度学习模型的检测能力受到质疑。对于安卓恶意软件的对抗攻击,现阶段多采用对抗训练方法进行防御,文章针对对抗训练在面对多类型对抗样本时表现较差的问题,提出特征恶意度的概念。特征恶意度通过计算特征的恶意程度对特征进行排序,利用排序后的特征构建一个具有对抗防御能力的恶意软件对抗防御模型FMP(Feature Maliciousness Processing),该模型可以提取待检测软件的高恶意度特征进行检测,避免出现对抗扰动导致的模型错误分类问题。在开源数据集DefenceDroid上,相比于对抗训练方法和其他特征选择方法,FMP模型所采用的特征选择方法有效提高了对各类对抗样本的检测率,在多种对抗样本的攻击下具有较好的鲁棒性。

安卓应用软件代码签名的风险挑战与应对措施

在移动互联网时代,安卓移动应用软件已经渗透到人们生产生活的方方面面,安卓代码签名的安全问题一直是黑灰产关注的重点。通过分析不同版本的安卓代码签名机制以及代码签名在证书算法、证书使用、软件权责、软件保护、证书更新等方面存在的风险挑战,从行业标准、企业内部、政策监管、产业链责任和义务等方面向产业相关方提出对策建议,为行业相关技术研究、标准制定和政策发布提供参考。

基于卷积神经网络的安卓恶意软件检测框架

如今,智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。智能手机在给人们的生活带来便利的同时,也带来了一定的安全隐患。针对安卓生态系统的恶意软件,提出了一种基于卷积神经网络的恶意软件检测系统。通过实验,验证了采用这种方法识别恶意应用软件的有效性。所提出的算法的精确度达97.28%,优于传统的机器学习算法,具有一定的实用价值。

有效的安卓应用软件可信性评估方法

为保障安卓应用环境中智能终端用户的信息安全,利用支持向量机(support vector machine,SVM),结合证据理论,提出一种面向安卓应用软件的可信性评估方法。该方法分为训练阶段和评估阶段实现,在前阶段,对应用软件样本的属性进行度量,即形成属性证据;利用属性证据对各关联SVM进行训练以确定分类模型。在后阶段,利用待测应用软件的度量结果和SVM分类模型,确定与各属性相关联的分类概率赋值;在对各属性证据赋予自适应权重的基础上,利用改进证据理论对各属性实现合成,用于评估软件的可信性。测试结果验证了所提方法的有效性。

安卓恶意软件的计算机免疫检测模型

安卓系统因其开放性的特点导致恶意软件泛滥,现有方法多考虑静态或动态单方面特征,判别算法多依赖于学习样本,且准确率有一定的限制。为解决上述问题,提出结合安卓软件的静态权限特征与动态行为特征的计算机免疫恶意软件检测模型。结合静态权限特征与动态行为特征,构建安卓软件的特征体系,经预处理后映射为树突状细胞算法DCA(Dendritic Cell Algorithm)的各类信号,使用无需样本学习的轻量级算法DCA进行恶意软件检测。实验证明该模型可以有效检测恶意软件。

基于图注意力网络的安卓恶意软件检测

安卓恶意软件的爆发式增长对恶意软件检测方法提出了更高效、准确的要求.早年的检测方法主要是基于权限、opcode序列等特征,然而这些方法并未充分挖掘程序的结构信息.基于API调用图的方法是目前主流方法之一,它重在捕获结构信息,可准确地预测应用程序可能的行为.本文提出一种基于图注意力网络的安卓恶意软件检测方法,该方法通过静态分析构建API调用图来初步表征APK,然后引入SDNE图嵌入算法从API调用图中学习结构特征和内容特征,再通过注意力网络充分融合邻居节点特征向量,进而构成图嵌入进行检测任务.在AMD数据集上的实验结果表明,本文提出的方法可以有效检测恶意软件,准确率为97.87%,F分数为97.40%.

基于深度森林的安卓恶意软件行为分析与检测

随着移动互联网渐渐渗入人们的日常生活,面向安卓的恶意软件也对用户产生着愈发巨大的负面影响。本文针对传统安卓恶意软件静态检测技术在检测多分类恶意行为时准确性及灵活性的不足,提出了一种基于深度森林(Gcforest)的恶意软件行为检测机制,最后经过实验测试与对比,证明此机制在恶意软件行为检测效果、参数调节难易度上具有明显优势。

基于数据包分析的安卓应用软件网络故障诊断介绍

安卓应用软件网络故障由于其接入的网络环境复杂,往往故障定位困难,排查难度大,给网络及软件维护人员带来极大的挑战。本文介绍了一种基于数据包分析的方法来进行安卓应用软件网络故障诊断,并结合案例详细探讨了诊断的手段及问题的定位步骤。实践证明此方法大大提升效率,取得较好的实践效果,可作为类似的问题的排障思路。

基于安卓系统应用软件控制平台的双模STM32智能小车

采用STM32F103ZET6微型单片机作为控制芯片,以基于安卓系统开发的控制软件对小车状态进行监测和控制,具有自动循迹模式和遥控模式智能小车,能满足不同生产生活的需求。