一种基于最优化理论的虚拟机的资源调度迁移方法及系统

    公开(公告)号:CN105843678B

    公开(公告)日:2018-02-06

    申请号:CN201610153355.3

    申请日:2016-03-17

    发明人: 李亮 曲延盛

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50 G06F9/455

    摘要: 本发明公开了一种基于最优化理论的虚拟机的资源调度迁移方法及系统,本发明根据各个虚拟机的占用资源量,构建虚拟机经济指标取值区间,确定每个虚拟机的资源占用率;确定各个虚拟机的需要的最少占用资源,根据其建立占用资源最小阈值约束条件,建立虚拟环境下同一类资源的资源归属约束条件,确认同一时间只有一个虚拟机在使用同一类资源;根据占用资源最小阈值约束条件和资源归属约束条件,求解资源占用率的最优值,计算得到虚拟机和资源的占用关系,根据计算结果进行虚拟机的资源的调度迁移,进行资源的优化分配,能够实现虚拟机调度迁移的经济性指标、可靠性指标和安全指标的具体量化,确定最优化的虚拟机调度迁移策略。

    一种基于云平台的大规模容器调度系统及方法

    公开(公告)号:CN107426034A

    公开(公告)日:2017-12-01

    申请号:CN201710712465.3

    申请日:2017-08-18

    IPC分类号: H04L12/24 H04L29/08 G06F9/455

    摘要: 本发明公开了一种基于云平台的大规模容器调度系统及方法,系统包括:控制节点,用以接受客户端发出的请求并解析后发送给云平台;云平台,用以对容器进行管理以及创建容器所使用的底层资源,为容器提供底层云平台的虚拟化资源。方法包括以下步骤:获取客户端的发出请求;容器资源调度模块转发请求;控制节点的API网关转发请求并创建容器集群;应用集群API网关转发请求;调度器向代理发送指令;代理执行指令;容器引擎构建容器集合;副本控制器实现弹性伸缩;创建对应服务及端口;运行时动态调整。本发明不仅可以管理容器本身,而且还可以为容器自动提供底层云平台的虚拟化资源。

    一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端

    公开(公告)号:CN115883160A

    公开(公告)日:2023-03-31

    申请号:CN202211491425.8

    申请日:2022-11-25

    IPC分类号: H04L9/40 G06F21/56

    摘要: 本申请公开了一种基于深度学习的恶意程序攻击识别方法、系统及终端,该方法首先获取待测恶意攻击信息JSON字符串,根据所该字符串生成字符编码序列,然后对字符编码序列进行特征数据预处理,获取特征嵌入向量集合,其次,采用字符嵌入以及拼接的方法,根据字符编码序列形成上下文向量,并用上下文向量表示待测恶意攻击信息JSON字符串的全局特征;根据特征嵌入向量集合和全局特征,利用注意力机制捕获待测恶意攻击信息JSON字符串中的局部特征;然后对全局特征和局部特征进行拼接,生成攻击特征向量,最后根据攻击特征向量,对恶意程序攻击进行识别。通过本申请,能够有效提高恶意攻击程序识别的准确性和可靠性。

    一种反制方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN115865455A

    公开(公告)日:2023-03-28

    申请号:CN202211489380.0

    申请日:2022-11-25

    IPC分类号: H04L9/40

    摘要: 本申请实施例提供了一种反制方法、系统、设备及存储介质,用以解决现有的网络安全反制方法仅通过对攻击者的IP进行阻断,无法满足当前的防护要求的技术问题。方法包括:对所有的流量进行实时监测,生成流量数据包;识别所述流量数据包中的攻击流量,并进行标记;基于所述攻击流量收集攻击者的情报,并构建反向木马,对所述攻击者进行反制。利用监测到的攻击流量,对疑似攻击流量进行数据清洗以及关键信息提取,并调用网络威胁情报平台以及本地数据库中的IP信息。解决了当前网络安全监测人员需要结合工作经验以及安全设备的告警信息,对攻击者的IP进行阻断,不能满足实际的实际网络安全防护需求。