基于人工智能的高可信嵌入式操作系统设计

发布时间：2021-02-27 14:12

　　嵌入式操作系统体系架构的可信性是保障其稳定运行的关键。文中设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统,配置操作系统有效空间与系统资源。依据任务安全等级划分处理器模块分区;依据任务类型配置分区属性分配所需内存;依据分区任务从机器学习算法库中选取合适机器学习算法,获取各分区与主时间框架内的分配策略以及调度策略;依据任务需求配置分区通信,完成分区通信配置后配置健康监控以及任务容错实现人工智能的高可信嵌入式操作系统。实验结果表明,该系统在不同任务数量时,操作可信率均高于96%;处理不同类别任务精准率以及召回率均高于98%。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(16)北大核心

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

高可信嵌入式操作系统总体结构图

高可信嵌入式操作系统中所有访问请求需经过信息流控制机制授权与同意，访问请求得以执行。通过信息流控制机制实现高可信嵌入式操作系统的可信性。信息流控制机制结构图如图2所示。利用可信服务分区提升系统分区可信度，可信监控器置于用户模式的客户模块中，访问控制模块置于嵌入式操作系统内部。信息流控制机制需保证各模块可靠，利用可信验证器保证各模块可信度。

检测采用本文系统在不同任务数量时的操作可信率，与Hades系统以及应用特制系统对比，对比结果如图3所示。从图3实验结果看出，不同任务数量时，采用本文系统的操作可信率均高于96%，而Hades系统以及应用特制系统在不同任务数量情况下，操作可信率明显低于本文系统，尤其是Hades系统，在任务数量为1 024时，操作可信率仅为86.7%。因此，验证了本文系统的高可信度。对比采用不同系统在不同任务数量时的CPU最高允许使用率，检测本文系统操作可靠性，对比结果如表3所示。

【参考文献】：
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本文编号：3054347