全球平台TEE内部API规范

需积分: 10 2 下载量 139 浏览量 更新于2024-07-09 收藏 1.71MB PDF 举报
"GPD_TEE_Internal_API_Specification_v1.0.pdf 是一份由GlobalPlatform Inc.发布的关于TEE GP接口的详细说明文档,旨在定义并规范可信执行环境(Trusted Execution Environment, TEE)的内部API接口。该文档是版本1.0的公共发布版,日期为2011年12月。" 全球平台(GlobalPlatform)是一个专注于制定安全设备技术标准的组织,其目标是促进和管理设备上敏感数据的安全处理。TEE是一种在设备上创建的安全区域,它与通常的操作系统(通常称为富客户端环境或REE,Rich Execution Environment)并存,但提供了更高的安全性和隐私保护。 TEE内部API规格说明书详细描述了开发者如何与TEE进行交互,定义了一系列API接口,这些接口允许安全应用程序(通常称为可信应用,TA)在TEE内执行安全操作。这些接口可能包括但不限于密钥管理、安全对象存储、加密操作、权限控制以及与REE之间的安全通信。 文档中提到,接收者可以提交与文档相关的专利权或其他知识产权的通知,并提供支持性文档。这表明GlobalPlatform鼓励开放和透明的讨论,以确保实现此规格的兼容性和互操作性,同时尊重所有者的知识产权。 文档的技术内容可能涵盖以下几个方面: 1. **安全上下文管理**:定义如何创建、管理和销毁在TEE内的安全上下文,这些上下文通常关联到可信应用实例。 2. **对象管理**:描述如何在TEE内创建、存储和管理安全对象,如证书、密钥和其他敏感数据。 3. **通信协议**:定义了TEE与REE之间的通信协议,确保数据在两者之间安全传输。 4. **权限和访问控制**:规定了访问TEE服务和资源的权限模型,以防止未经授权的访问。 5. **加密和哈希操作**:详述了在TEE内执行加密和哈希运算的API,以支持数据的保密性和完整性。 6. **事件和通知机制**:说明了如何在TEE内触发和处理事件,以及如何向REE报告关键事件。 7. **错误处理**:定义了当API调用失败时的错误代码和处理流程。 由于技术会不断更新、修订和扩展,用户必须遵循GlobalPlatform的许可协议来使用这份信息,任何违反协议的使用都是被严格禁止的。GlobalPlatform商标属于GlobalPlatform Inc. 这份文档对于理解和开发在TEE环境中运行的安全软件至关重要,它为开发者提供了一套标准化的接口,有助于提高跨平台的安全应用开发的效率和一致性。
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简化下列代码:gdf = gpd.read_file("shanghai_districts.shp") lis_time=['0:00-4:00','4:00-8:00','8:00-12:00','12:00-16:00','16:00-20:00','20:00-24:00','次日0:00-4:00'] j1=0 for i in (df.groupby(pd.Grouper(key='stime', freq='4H'))): data_r=i[1] gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_s_lng'], data_r['gcj_s_lat'])) plt.figure(figsize=(10,10)) ax = gdf.plot(color='white',edgecolor='k',linewidth=0.3) gdf_points.plot(ax=ax, column=None, cmap='Oranges', scheme='quantiles', k=5, alpha=0.9, markersize=0.01) plt.yticks([30.8,31.0,31.2,31.4,31.6,31.8],['30.8°N','31.0°N','31.2°N','31.4°N','31.6°N','31.8°N'],fontsize=12) plt.xticks([120.8,121.0,121.2,121.4,121.6,121.8,122.0,122.2],['120.8°E','121.0°E','121.2°E','121.4°E','121.6°E','121.8°E','122.0°E','122.2°E'],fontsize=12,rotation=45) plt.title(lis_time[j1]+'时间段内出发订单数量分布') plt.show() j1=j1+1 j1=0 for i in (df.groupby(pd.Grouper(key='etime', freq='4H'))): data_r=i[1] gdf_points = gpd.GeoDataFrame(data_r, geometry=gpd.points_from_xy(data_r['gcj_e_lng'], data_r['gcj_e_lat'])) plt.figure(figsize=(10,10)) ax = gdf.plot(color='white',edgecolor='k',linewidth=0.3) gdf_points.plot(ax=ax, column=None, cmap='Oranges', scheme='quantiles', k=5, alpha=0.9, markersize=0.01) plt.yticks([30.8,31.0,31.2,31.4,31.6,31.8],['30.8°N','31.0°N','31.2°N','31.4°N','31.6°N','31.8°N'],fontsize=12) plt.xticks([120.8,121.0,121.2,121.4,121.6,121.8,122.0,122.2],['120.8°E','121.0°E','121.2°E','121.4°E','121.6°E','121.8°E','122.0°E','122.2°E'],fontsize=12,rotation=45) plt.title(lis_time[j1]+'时间段内到达订单数量分布') plt.show() j1=j1+1

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