GPD TEE可信用户界面低级APIv1.0.1公开发布:专利与技术规范

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GPD_TEE_Trusted_User_Interface_Low-level_API_v1.0.1_PublicRelease_CC.pdf 是一份由GlobalPlatform公司发布的关于可信环境(Trusted Execution Environment, TEE)中可信用户界面(Trusted User Interface, TEE UI)的低层应用编程接口(Low-level API)规范文档。该版本为1.0.1,于2018年10月公开发布。GlobalPlatform是一个国际组织,致力于制定和推广安全技术标准,以支持各类设备上的安全应用。 这份文档的核心内容是定义了在TEE环境中,操作系统和应用程序如何与受保护的硬件组件进行交互,以实现安全的用户界面功能。低层API允许开发者通过这些接口访问TEE的特性,如安全存储、加密处理和隔离执行环境,以保护敏感数据和操作免受恶意软件或未经授权的访问。 重要知识点包括: 1. **隐私保护**:TEE UI旨在提供一个安全的环境,确保用户数据在处理过程中不被外部攻击者窥探。它利用硬件级别的安全措施来隔离关键操作,确保即使系统被攻破,攻击者也无法访问到这些信息。 2. **权限管理**:低层API提供了精细的权限控制,使得应用只能在获得授权的情况下访问TEE的资源,防止滥用或未经授权的使用。 3. **标准化接口**:API设计遵循统一的标准,GPD_SPE_055文档是其参考,便于开发者理解和实现,同时促进了跨平台的兼容性和互操作性。 4. **知识产权声明**:接收文档的各方需提交他们所知可能因实施本规范或相关作品集而侵犯的专利或其他知识产权(IPR),并提供支持文档,强调了对知识产权尊重的重要性。 5. **许可证协议**:使用文档中的技术受GlobalPlatform的许可协议管辖,任何不符合协议的行为都是被禁止的。这意味着在开发基于TEE UI的应用时,开发者必须遵守相应的使用条款。 6. **版本更新与扩展**:由于技术的不断发展,GlobalPlatform可能会对这个低层API进行更新、修订和扩展,开发者需保持关注最新的技术动态。 GPD_TEE_Trusted_User_Interface_Low-level_API_v1.0.1_PublicRelease_CC.pdf文档是为构建安全的、与TEE兼容的用户界面提供了一个基础架构和技术指南,适用于需要在设备上保护关键操作和数据的场景,如金融交易、移动支付等。理解并遵守其中的规定对于开发者来说至关重要,以确保其产品符合行业标准并尊重知识产权。
2023-06-10 上传

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

2023-05-05 上传