GPD_TMF_OTrP协议V1.0公开版：TEE IPR映射

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GPD_TMF_OTrPMapping_v1.0_PublicRelease.pdf是一份由GlobalPlatform发布的关于开放信任协议（OpenTrust Protocol, OTrP）映射的文档，版本号为1.0，于2020年7月公开发布。该文件的核心内容是针对TEE（Trusted Execution Environment，可信执行环境）领域中OTrP协议的详细规范和实施指南。 在文档中，GlobalPlatform强调了知识产权（IPR）保护的重要性，邀请接收者在使用或实施这份技术时，如发现可能因实施本规格或相关工作成果而侵犯的专利或其他知识产权，应提交通知，并提供相应的支持文档。这表明对于OTrP的开发和应用，必须遵循严格的法律框架，确保合规性。 OTrP映射版1.0涉及的主要内容可能包括但不限于以下几个方面： 1. **协议概述**：介绍了OTrP在TEE环境中的作用，可能涵盖安全隔离、数据加密、访问控制和远程管理等方面，目的是为了增强设备的安全性和可信度。 2. **架构设计**：展示了OTrP在TEE中的组件和交互流程，包括客户端、服务端以及硬件模块之间的通信模型，可能涉及到安全启动、数据交换协议和权限管理机制。 3. **安全性与隐私保障**：强调了OTrP如何利用TEE的特性来保护敏感信息，防止数据泄露和恶意操作，确保用户隐私和业务数据的安全。 4. **标准实现**：提供了关于如何将OTrP与其他安全标准（如TLS/SSL、OAuth等）集成的指南，以及对硬件安全模块（HSM）和可信计算基（TCB）的要求。 5. **版本更新与扩展**：声明该技术处于不断演进的状态，可能会有后续版本的发布，以适应技术的发展和市场需求的变化。 6. **许可证与使用条款**：明确了使用这份技术的条件，用户必须遵守GlobalPlatform的许可协议，任何不符合协议的行为都是被禁止的。 GPD_TMF_OTrPMapping_v1.0_PublicRelease.pdf文档是关于在TEE环境中部署和操作OpenTrust Protocol的重要参考资料，旨在为开发者和实施者提供一个标准化、安全的框架，以推动TE

TEE相关文档合集（GlobalPaltform组织）

267 浏览量
是GlobalPlatform组织的包括TEE规范的一些文档，由于GlobalPlatform...v1.1.pdf、GPD_TEE_SE_API_v1.1.pdf、GPD_TEE_SystemArch_v1.0.pdf、GPD_TEE_TA_Debug_Spec_v1.0.pdf、TEE_Client_API_Specification-V1.0_c.pdf

GPD_TEE Sockets API Annex B - UDP_v1.0.pdf

2020-11-01 上传
《GPD_TEE Sockets API Annex B - UDP_v1.0.pdf》是GlobalPlatform组织发布的一份关于在可信执行环境(Trusted Execution Environment, TEE)中实现Sockets API的规格文档，特别是针对UDP/IP协议的详细规范。...

UPDATE goods_copy1 SET supplier_id = temp.supplier_id FROM goods_copy1 g1 INNER JOIN ( SELECT gpd.file_id, gpd.goods_id, im.supplier_id, g.supplier_id supplier_id2 FROM import_file im LEFT JOIN `goods_ppt_details` gpd ON gpd.file_id = im.file_id LEFT JOIN goods_copy1 g ON gpd.goods_id = g.goods_id WHERE gpd.tenant_id = 174 AND g.is_delete = '2' AND im.supplier_id != 0 AND g.supplier_id = 0 GROUP BY gpd.goods_id ) temp ON temp.goods_id = g1.goods_id这个执行不成功是什么问题

2023-05-25 上传
SELECT gpd.goods_id, im.supplier_id FROM import_file im LEFT JOIN goods_ppt_details gpd ON gpd.file_id = im.file_id LEFT JOIN goods_copy1 g ON gpd.goods_id = g.goods_id WHERE gpd.tenant_id = ...

优化以下代码geo1 = gpd.GeoDataFrame(cy_data, geometry=cy_data['geometry'], crs='epsg:4326') geo2 = gpd.GeoDataFrame(zdcy_data, geometry=gpd.points_from_xy(zdcy_data['中心点经度'], zdcy_data['中心点纬度']), crs='epsg:4326') geo_result = gpd.sjoin(left_df=geo1, right_df=geo2, predicate='intersects')

2023-07-08 上传
可以直接使用 `gpd.GeoDataFrame()` 函数的 `from_features()` 方法，将 `geometry` 和 `crs` 参数作为参数传递给该方法。 ```python geo1 = gpd.GeoDataFrame.from_features(cy_data, crs='epsg:4326') geo2 = gpd...

gpd.fiscale(y) Error in gpd.fiscale(y) : Use only with 'pot' objects

2023-05-31 上传
这个错误提示是在 R 语言中出现的，它意味着你使用了一个不适用于非阈值极值（POT）对象的函数 `gpd.fiscale()`。这个函数是用来拟合广义 Pareto 分布的参数的，而这个分布通常用于描述极端值。因此，它只能用于 POT...

gpd_tee_protectionprofile_v1.3

2023-07-28 上传
GPD TEE保护配置文件v1.3是一种安全技术规范，旨在为可信执行环境（TEE）和相关应用程序提供强大的安全保护和隐私保护功能。这个版本的保护配置文件提供了一套规范和指导方针，用于开发和配置TEE的安全功能，以保证...

def get_FolderIdxlsx(x, rightstr, saveName): path = "1/GCMA/GPD_GDSC/Study/" + x + "/2. Data Management/23. Study Metrics Report/fileUpload/" + rightstr id = FolderId.get_FolderId(path) print(path + "====" + str(id)) if id != 0: rdf = FolderList.get_all_file_info(id, None) if rdf.empty: print(str(id)+"下无文件") else: val = rdf[['FileName', 'FileId', 'FileCreateTime', 'FileModifyTime']] # 排序取最新 val = val[val['FileName'].str.contains(".xlsx")] val['date'] = pd.to_datetime(val['FileName'].str[-13:-5]) rdf = val.sort_values('date', ascending=False) downid = rdf.iloc[0][1] print(str(downid)+"下载") # 下载 region = Download_info.get_file_info(downid) # print(region) Download_all.get_file(downid, region, "data/xlsx/" + x + "$" + saveName) else: print("路径拼接异常") 下载异常直接跳过

2023-07-13 上传
path = "1/GCMA/GPD_GDSC/Study/" + x + "/2. Data Management/23. Study Metrics Report/fileUpload/" + rightstr id = FolderId.get_FolderId(path) print(path + "====" + str(id)) if id != 0: rdf = ...

import netCDF4 import geopandas as gpd import numpy as np import pandas as pd # 加载nc文件 nc_file = netCDF4.Dataset('E:/data/temp_CMFD_V0106_B-01_01mo_010deg_197901-201812.nc') temp_data = nc_file.variables['temp'][:] # 加载shp文件 shp_file = gpd.read_file('D:/dilidashuju/shijiquhua.shp') # 计算每个市级行政区的平均温度 years = range(1979, 2018) months = range(1, 13) temp_df = pd.DataFrame(columns=['year', 'month', 'city', 'temperature']) for year in years: for month in months: temp_array = temp_data[(year-1979)*12+month-1, :, :] for i, row in shp_file.iterrows(): city_name = row['市'] city_geom = row['geometry'] temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) temp_df = temp_df.append({'year': year, 'month': month, 'city': city_name, 'temperature': temp_mean}, ignore_index=True) # 将结果保存到CSV文件中 temp_df.to_csv('city_temperature.csv', index=False)这串代码报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Lenovo\PycharmProjects\pythonditu\main.py", line 24, in <module> temp_mean = np.mean(temp_array[np.array([city_geom.contains(Point(lon, lat)) for lon, lat in zip(temp_array.lon, temp_array.lat)])]) AttributeError: 'MaskedArray' object has no attribute 'lon'怎么修改

2023-06-10 上传
这个错误是因为 `temp_array` 是一个 `MaskedArray` 对象，它不能像普通的 numpy 数组那样直接使用索引访问变量。要解决此错误，可以使用 `data` 属性来访问 `temp_array` 的实际数据数组，如下所示： ...

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
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'] for time_key in ['stime', 'etime']: j1 = 0 ...

plt.bar(height=GPD_data[8:16,1],x=range(len(GPD_data[8:16,1])), label='第一产业GDP',tick_label=quarter)

2023-03-11 上传
这是一个关于 Python 数据可视化的问题，我可以回答。这段代码使用 matplotlib 库绘制了一个柱状图，其中 height 参数表示柱子的高度，x 参数表示柱子的位置，tick_label 参数表示柱子的标签。具体实现可以参考 ...
ZephyrCai
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