Rangka Kerja Pengujian - Keselamatan dan Pemanduan Autonomi
OWASP (Projek Keselamatan Aplikasi Web Terbuka): OWASP menyediakan satu siri alatan sumber terbuka dan sumber untuk ujian keselamatan aplikasi dan pemulihan kerentanan.
- Rangka Kerja Keselamatan Siber NIST: Rangka kerja keselamatan siber yang dibangunkan oleh Institut Piawaian dan Teknologi Kebangsaan (NIST) untuk menilai, mengurus dan meningkatkan keupayaan keselamatan siber organisasi.
- Metasploit: Metasploit ialah alat ujian penembusan yang digunakan secara meluas yang digunakan untuk menilai keselamatan sistem dan aplikasi, menemui potensi kelemahan dan menjalankan ujian penembusan.
- Wireshark: Wireshark ialah alat analisis protokol rangkaian yang popular digunakan untuk menangkap dan menganalisis paket data rangkaian untuk membantu menemui isu keselamatan yang berpotensi dalam rangkaian.
- Snort: Snort ialah sistem pengesanan dan pencegahan pencerobohan ringan (IDS/IPS) yang digunakan untuk memantau trafik rangkaian dalam masa nyata dan mengesan kemungkinan serangan.
- Nessus: Nessus ialah alat pengimbasan kerentanan yang berkuasa yang mengautomasikan pengimbasan dan penilaian kelemahan dalam rangkaian anda serta menyediakan laporan dan pengesyoran terperinci.
- Suricata: Suricata ialah sistem pengesanan dan pencegahan pencerobohan berprestasi tinggi (IDS/IPS) yang menyokong pemprosesan berbilang benang dan analisis trafik masa nyata.
- OpenVAS: OpenVAS ialah sistem penilaian kerentanan sumber terbuka yang digunakan untuk mengimbas dan menilai kelemahan dalam rangkaian serta menyediakan laporan dan pengesyoran terperinci.
- ModSecurity: ModSecurity ialah tembok api aplikasi web sumber terbuka (WAF) yang digunakan untuk melindungi aplikasi web daripada serangan biasa seperti suntikan SQL dan skrip merentas tapak.
- OSSEC: OSSEC ialah sistem pengesanan pencerobohan hos sumber terbuka (HIDS) yang digunakan untuk memantau dan menganalisis peristiwa keselamatan dan log masuk ke hos dalam masa nyata.
Terdapat banyak pilihan lain di pasaran, ini hanyalah beberapa contoh rangka kerja dan alatan keselamatan siber. Bergantung pada keperluan khusus anda dan persekitaran rangkaian, anda boleh memilih alatan yang betul untuk mengukuhkan keselamatan rangkaian.
Untuk memastikan kebolehpercayaan dan keselamatan sistem pemanduan autonomi, ujian pemanduan autonomi adalah kawasan yang kompleks dan kritikal yang memerlukan penggunaan rangka kerja ujian yang disasarkan. Berikut ialah beberapa rangka kerja ujian memandu sendiri yang biasa digunakan:
- Apollo: Apollo ialah platform sumber terbuka pandu sendiri yang dibangunkan oleh Baidu, menyediakan penyelesaian pandu kendiri yang lengkap, termasuk rangka kerja ujian. Ia menyokong ujian simulasi, ujian perkakasan dalam gelung dan ujian jalan sebenar, serta menyediakan pelbagai kes dan alatan ujian.
- CARLA: CARLA ialah platform simulasi pemanduan autonomi sumber terbuka yang menyediakan senario dan model kenderaan yang sangat boleh dikonfigurasikan untuk ujian dan penilaian algoritma dan sistem pemanduan autonomi. Ia menyokong ujian simulasi dan main semula senario maya.
- ROS (Sistem Pengendalian Robot): ROS ialah sistem pengendalian robot yang digunakan secara meluas yang menyediakan set alat dan perpustakaan yang kaya untuk membangun dan menguji sistem pemanduan autonomi. ROS menyediakan modul untuk simulasi, rakaman data dan main balik, persepsi dan perancangan.
- ApolloScape: ApolloScape ialah set data pemanduan autonomi sumber terbuka dan platform simulasi yang digunakan untuk menguji dan menilai algoritma dan sistem pemanduan autonomi. Ia menyediakan set data senario dunia sebenar berskala besar dan persekitaran simulasi, serta metrik penilaian untuk menilai dan membandingkan prestasi algoritma.
- Simulator LGSVL: Simulator LGSVL ialah platform simulasi pemanduan autonomi yang sangat disesuaikan untuk menguji dan menilai sistem pemanduan autonomi. Ia menyediakan pelbagai model pemandangan dan penderia, serta menyokong integrasi dengan platform seperti ROS dan Apollo.
- Simulator Kereta Pandu Sendiri Udacity: Simulator kereta pandu sendiri yang disediakan oleh Udacity untuk tujuan pendidikan dan ujian. Ia menyediakan pelbagai senario dan tugas untuk menguji algoritma dan sistem pemanduan autonomi.
Rangka kerja ujian ini menyediakan pelbagai kaedah ujian seperti ujian simulasi, ujian perkakasan dalam gelung dan ujian jalan sebenar, yang boleh membantu pemaju dan penyelidik menilai prestasi dan keselamatan sistem pemanduan autonomi. Memilih rangka kerja ujian yang sesuai dengan keperluan anda memerlukan mempertimbangkan ciri sistem pemanduan autonomi, keperluan ujian dan sumber yang tersedia.
Atas ialah kandungan terperinci Rangka Kerja Pengujian - Keselamatan dan Pemanduan Autonomi. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Menilai kos/prestasi sokongan komersial untuk rangka kerja Java melibatkan langkah-langkah berikut: Tentukan tahap jaminan yang diperlukan dan jaminan perjanjian tahap perkhidmatan (SLA). Pengalaman dan kepakaran pasukan sokongan penyelidikan. Pertimbangkan perkhidmatan tambahan seperti peningkatan, penyelesaian masalah dan pengoptimuman prestasi. Timbang kos sokongan perniagaan terhadap pengurangan risiko dan peningkatan kecekapan.

Keluk pembelajaran rangka kerja PHP bergantung pada kecekapan bahasa, kerumitan rangka kerja, kualiti dokumentasi dan sokongan komuniti. Keluk pembelajaran rangka kerja PHP adalah lebih tinggi jika dibandingkan dengan rangka kerja Python dan lebih rendah jika dibandingkan dengan rangka kerja Ruby. Berbanding dengan rangka kerja Java, rangka kerja PHP mempunyai keluk pembelajaran yang sederhana tetapi masa yang lebih singkat untuk bermula.

Rangka kerja PHP yang ringan meningkatkan prestasi aplikasi melalui saiz kecil dan penggunaan sumber yang rendah. Ciri-cirinya termasuk: saiz kecil, permulaan pantas, penggunaan memori yang rendah, kelajuan dan daya tindak balas yang dipertingkatkan, dan penggunaan sumber yang dikurangkan: SlimFramework mencipta API REST, hanya 500KB, responsif yang tinggi dan daya pemprosesan yang tinggi.

Menulis dokumentasi yang jelas dan komprehensif adalah penting untuk rangka kerja Golang. Amalan terbaik termasuk mengikut gaya dokumentasi yang ditetapkan, seperti Panduan Gaya Pengekodan Google. Gunakan struktur organisasi yang jelas, termasuk tajuk, subtajuk dan senarai, serta sediakan navigasi. Menyediakan maklumat yang komprehensif dan tepat, termasuk panduan permulaan, rujukan API dan konsep. Gunakan contoh kod untuk menggambarkan konsep dan penggunaan. Pastikan dokumentasi dikemas kini, jejak perubahan dan dokumen ciri baharu. Sediakan sokongan dan sumber komuniti seperti isu dan forum GitHub. Buat contoh praktikal, seperti dokumentasi API.

Pilih rangka kerja Go terbaik berdasarkan senario aplikasi: pertimbangkan jenis aplikasi, ciri bahasa, keperluan prestasi dan ekosistem. Rangka kerja Common Go: Gin (aplikasi Web), Echo (Perkhidmatan Web), Fiber (daya pemprosesan tinggi), gorm (ORM), fasthttp (kelajuan). Kes praktikal: membina REST API (Fiber) dan berinteraksi dengan pangkalan data (gorm). Pilih rangka kerja: pilih fasthttp untuk prestasi utama, Gin/Echo untuk aplikasi web yang fleksibel, dan gorm untuk interaksi pangkalan data.

Beberapa hari lalu, Google secara rasmi menolak kemas kini Android 15 Beta 4 kepada pengguna telefon pintar dan tablet Pixel yang layak Ini menandakan bahawa sistem pengendalian Android 15 telah memasuki tahap stabil platform, menunjukkan bahawa versi stabilnya akan dikeluarkan secara rasmi dengan pengguna global dalam. beberapa hari akan datang. Pada masa yang sama, perkembangan ini turut menyuntik tenaga baharu ke dalam siri peranti Galaxy Samsung Electronics untuk mempercepatkan proses pembangunan versi OneUI7.0nya. 1.[Android15Beta4 mempromosikan binaan stabil Samsung OneUI7.0](https://www.cnbeta.com/articles/tech/1427022.htm) Dengan Android15Bet

Dalam pembangunan rangka kerja Go, cabaran biasa dan penyelesaiannya ialah: Pengendalian ralat: Gunakan pakej ralat untuk pengurusan dan gunakan perisian tengah untuk mengendalikan ralat secara berpusat. Pengesahan dan kebenaran: Sepadukan perpustakaan pihak ketiga dan cipta perisian tengah tersuai untuk menyemak bukti kelayakan. Pemprosesan serentak: Gunakan goroutine, mutex dan saluran untuk mengawal akses sumber. Ujian unit: Gunakan pakej, olok-olok dan stub untuk pengasingan dan alat liputan kod untuk memastikan kecukupan. Penerapan dan pemantauan: Gunakan bekas Docker untuk membungkus penggunaan, menyediakan sandaran data dan menjejak prestasi dan ralat dengan alat pengelogan dan pemantauan.

Terdapat lima salah faham dalam pembelajaran rangka kerja Go: terlalu bergantung pada rangka kerja dan fleksibiliti terhad. Jika anda tidak mengikut konvensyen rangka kerja, kod tersebut akan menjadi sukar untuk dikekalkan. Menggunakan perpustakaan lapuk boleh menyebabkan isu keselamatan dan keserasian. Penggunaan pakej yang berlebihan mengaburkan struktur kod. Mengabaikan pengendalian ralat membawa kepada tingkah laku yang tidak dijangka dan ranap sistem.
