Linux内核Slab内存缓冲区管理器

Linux是开源操作系统,内核运行时,会使用很多数据结构对象,即内核对象。如何高效地管理这些对象的创建、使用和回收,需一整套完善的管理机制。该文介绍了Slab内存缓冲区管理器的原理,以及Linux怎样使用Slab管理器管理内核中各种各样的内核对象。     

对象驱动的Linux内核crash分类技术研究

Crash(程序崩溃)分析是漏洞挖掘与利用的关键阶段,精准的crash分类是crash分析和漏洞利用的前提.针对现有的Linux内核crash存在大量重复的问题,本文提出一种对象驱动的Linux内核crash分类方法.该方法将内核crash与内核对象的关系建模为二部图结构,从而将crash分类问题转化为内核对象的相似性对比问题.首先,通过对crash执行后向污点分析提取crash相关的内核对象;其次,构造内核对象调用图计算内核与根本原因的相关性度量;最后,基于上述结果构造二部图实现crash相似性比较算法.基于上述方法,本文开发出了Linux内核crash分类的原型系统.通过在真实的数据集上进行实验,验证了系统的有效性和可用性,弥补了现有分类方法粒度较粗,存在误报较多的问题.     

一种基于对象线索化RBAC的设计与实现

安全内核中通常是使用一个模块实现所有的安全策略，对应用程序的独立性不强，不利于安全策略的改变。信息安全工具包的安全内核采用了线索化的正交软件体系结构，对每个子系统使用对象技术实现，也对象化了访问安全工具包内部信息的应用程序，使安全内核独立于外部应用程序。安全内核内部对象也相互独立，便于功能扩展和维护。安全内核实施了麟作为对象的安全访问控制机制，保证了对象化应用程序的安全性，也保证了工具包内部信息的安全性。     

一种基于对象线索化RBAC的设计与实现

安全内核中通常是使用一个模块实现所有的安全策略,对应用程序的独立性不强,不利于安全策略的改变。信息安全工具包的安全内核采用了线索化的正交软件体系结构,对每个子系统使用对象技术实现,也对象化了访问安全工具包内部信息的应用程序,使安全内核独立于外部应用程序。安全内核内部对象也相互独立,便于功能扩展和维护。安全内核实施了RBAC作为对象的安全访问控制机制,保证了对象化应用程序的安全性,也保证了工具包内部信息的安全性。     

基于数据特征的内核恶意软件检测

内核恶意软件对操作系统的安全造成了严重威胁.现有的内核恶意软件检测方法主要从代码角度出发,无法检测代码复用、代码混淆攻击,且少量检测数据篡改攻击的方法因不变量特征有限导致检测能力受限.针对这些问题,提出了一种基于数据特征的内核恶意软件检测方法,通过分析内核运行过程中内核数据对象的访问过程,构建了内核数据对象访问模型;然后,基于该模型讨论了构建数据特征的过程,采用动态监控和静态分析相结合的方法识别内核数据对象,利用EPT监控内存访问操作构建数据特征;最后讨论了基于数据特征的内核恶意软件检测算法.在此基础上,实现了内核恶意软件检测原型系统MDS-DCB,并通过实验评测MDS-DCB的有效性和性能.实验结果表明：MDS-DCB能够有效检测内核恶意软件,且性能开销在可接受的范围内.     

NT对象安全性及其实现

讨论了ＮＴ的总体设计结构和内核的对象模型，对ＮＴ对象为基础的安全性模型进行了详细分析，说明了系统内部的内实现过程，并演示了程序设计要点。     

Windows NT平台下高精度软定时器的实现

一种在WidnowsNT平台上实现高精度定时器的方法。该方法基于内核Timer对象和Event同步对象,通过编写内核驱动程序实现。     

SOFS:用于OSD中的智能化的对象文件系统

为了优化基于对象的存储设备(OSD)内对象的存储,该文提出了一种用于OSD中的智能化的对象文件系统SOFS,它是一个文件系统容器,可以包含多种基于不同应用的文件系统,目前包含了两种文件系统：通用对象文件系统和媒体对象文件系统,分别用于存储文档、网页等小对象和大的媒体对象。SOFS在Linux内核中的实现与ext2比较,结果显示,读写普通文档等小对象时,SOFS的性能高出ext2 大约10％,而读写大的媒体对象时,效率高出ext2 30％左右。     

Linux 2.6内核的内核对象机制分析

文中介绍了Linux2.6内核中管理设备及其驱动程序的内核对象机制,重点分析了该机制的主要数据结构、工作原理和操作函数。提出了基于嵌入应用时简化目录结构的方法。     

ElaniX内核对象服务通信机制的设计与实现

Elanix是和欣操作系统（Elastos）在Linux上的构件化虚拟操作系统,Elanix Server是其中的内核对象服务模块.针对Elanix中内核对象的构件化特性,提出了Elanix Server的通信机制,设计并实现了其通信层次,包括：实现各内核对象的主体层、构件化设计的接口层、使用元数据的列集层、基于设备文件的传输层.分析了此通信机制的优点,测试表明Elanix Server对应用程序请求的响应时间明显少于Wine Server的响应时间,这为Elanix 内核对象与应用程序之间的通信提供了有效途径.     

基于Lua的Linux内核测试工具开发

为减小传统的通过编写大量代码来调用Linux内核及驱动接口进行测试的编程难度,缩短测试周期,采用将Lua脚本语言载入Linux内核并使用脚本语言进行内核及驱动测试的方法,设计并实现一种简易Linux内核驱动测试工具。实验结果表明,该工具所占用的Linux内核空间小,使用灵活方便,可对内核及驱动模块进行准确有效的测试。     

通用调度框架的改进及其在Linux中的实现

在嵌入式Linux实时系统中,要求内核对不同时问约束的任务采用不同的调度算法.但目前Linux内核采用单一的实时调度模式,不能灵活地执行多种调度算法,也就无法满足实时系统中实时任务的时间约束.引入了一种能够在Linux内核调度中执行多种调度算法的框架,即通用调度框架(GSF),并改进了其中的多算法调用机制,从而更好地在Linux内核中实现GSF.     

Java语言的方法参数浅析

参数传递是Java语言中函数调用的重要步骤,清楚地了解参数传递的过程是编写出高质量程序所必需的。大多数程序设计语言具有传值调用和传引用调用两种方法。通过对典型程序的研究与分析可以看出Java语言的参数传递总是传值调用的,但是对于基本类型的参数和对象类型的参数来说,参数传递的情况不完全相同。Java语言不能直接使用传引用调用,但是可以通过数组的方式模拟传引用调用。     

Kernel-based object tracking using asymmetric kernels with adaptive scale and orientation selection

Kernel-based object tracking refers to computing the translation of an isotropic object kernel from one video frame to the next. The kernel is commonly chosen as a primitive geometric shape and its translation is computed by maximizing the likelihood between the current and past object observations. In the case when the object does not have an isotropic shape, kernel includes non-object regions which biases the motion estimation and results in loss of the tracked object. In this paper, we propose to use an asymmetric object kernel for improving the tracking performance. An important advantage of an asymmetric kernel over an isotropic kernel is its precise representation of the object shape. This property enhances tracking performance due to discarding the non-object regions. The second contribution of our paper is the introduction of a new adaptive kernel scale and orientation selection method which is currently achieved by greedy algorithms. In our approach, the scale and orientation are introduced as additional dimensions to the spatial image coordinates, in which the mode seeking, hence tracking, is achieved simultaneously in all coordinates. Demonstrated in a set of experiments, the proposed method has better tracking performance with comparable execution time then kernel tracking methods used in practice.     

基于背景差分的核密度估计前景检测方法

针对非参数核密度估计算法前景检测不够精确、运算量大的问题,提出了一种基于背景差分图像的核密度估计前景检测方法。该方法结合了单高斯模型和核密度估计模型进行初始背景建模,利用背景差分图像,过滤掉非动态背景区域,对动态背景区域采用核密度估计进行像素分类。同时,对非动态背景区域,采用渐进式更新;对动态背景区域,采用非参数核密度估计进行更新。实验结果表明,该算法能够精确地分割出前景目标,减少了误检噪声,降低了运算量。     

Delphi环境下批数据串口通信的直接实现方法

主要讨论在Delphi环境下实现批量数据串口通信时如何保证对数据的完整、可靠、实时接收和响应其通过直接调用WindowsAPI函数及合理运用延时同步机制,保证通信过程的可靠性、灵活性和可扩展性工作证明,通过直接调用Windows API函数可以灵活可靠地实现批数据串口通信相关的各种功能,这种灵活可靠性也体现了直接调用底层系统函数的价值所在.     

Message-passing primitives for multimicroprocessor systems

Concurrent and distributed processing systems based on multiple microprocessors are both feasible and desirable. Processes residing on different processors execute in parallel while processes allocated on the same processor execute in a multiprogramming environment. These processes normally have to communicate and synchronize in order to achieve a common goal. Communication and synchronization are usually achieved by calling primitives supplied by a kernel. The paper describes a model of implementation for message-passing primitives which must be added to a single-processor kernel for communication and synchronization purposes in multimicroprocessor systems.     

Shape based appearance model for kernel tracking

This paper investigates kernel based tracking using shape information. A kernel based tracker typically models an object with a primitive geometric shape, and then estimates the object state by fitting the kernel such that the appearance model is optimized. Most of the appearance models in kernel based tracking utilize the textural information within the kernel, although a few of them also make use of the gradient information along the kernel boundary. Interestingly, shape information of a general form has never been fully exploited in kernel tracking, despite the fact that shape has been widely used in silhouette tracking at the cost of intensive computation. In this paper, we propose an original way to incorporate shape knowledge into the appearance model of kernel based trackers while preserving their computational advantage versus silhouette based trackers. Experimental results demonstrate that kernel tracking is strongly improved by exploiting the proposed shape cue through comparisons to both kernel and silhouette trackers.     

Kernel combination via debiased object correspondence analysis

This paper addresses the problem of combining multi-modal kernels in situations in which object correspondence information is unavailable between modalities, for instance, where missing feature values exist, or when using proprietary databases in multi-modal biometrics. The method thus seeks to recover inter-modality kernel information so as to enable classifiers to be built within a composite embedding space. This is achieved through a principled group-wise identification of objects within differing modal kernel matrices in order to form a composite kernel matrix that retains the full freedom of linear kernel combination existing in multiple kernel learning. The underlying principle is derived from the notion of tomographic reconstruction, which has been applied successfully in conventional pattern recognition.In setting out this method, we aim to improve upon object-correspondence insensitive methods, such as kernel matrix combination via the Cartesian product of object sets to which the method defaults in the case of no discovered pairwise object identifications. We benchmark the method against the augmented kernel method, an order-insensitive approach derived from the direct sum of constituent kernel matrices, and also against straightforward additive kernel combination where the correspondence information is given a priori. We find that the proposed method gives rise to substantial performance improvements.     

基于自适应组合核的鲁棒视频目标跟踪算法

为了解决核化相关滤波器（KCF）在复杂场景下鲁棒性差的问题,提出了基于自适应组合核（SACK）的目标跟踪算法。跟踪任务分为位置跟踪和尺度跟踪两个独立部分。首先,以线性核和高斯核的自适应组合作为核跟踪滤波器,构造了SACK权重的风险目标函数。该函数根据核的响应值自适应调整线性核和高斯核权重,不仅考虑了不同核响应输出的经验风险泛函最小,而且考虑了极大响应值的风险泛函,同时具有局部核和全局核的优点。然后,根据该滤波器的输出响应得到目标精确位置,设计了基于目标极大响应值的自适应更新率,针对位置跟踪滤波器进行自适应更新。最后,利用尺度跟踪器对目标尺度进行估计。实验结果表明,所提算法的成功率和距离精度在OTB-50数据库表现最优,比KCF算法分别高6.8个百分点和4.1个百分点,比双向尺度估计跟踪（BSET）算法分别高2个百分点和3.2个百分点。该算法对形变和遮挡等复杂场景具有很强的适应能力。