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。

    一种智能感知的应急工具柜及其工作方法

    公开(公告)号:CN105725539A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610239498.6

    申请日:2016-04-18

    IPC分类号: A47B81/00

    CPC分类号: A47B81/00 A47B2220/0091

    摘要: 一种智能感知的应急工具柜,包括工具柜、人体移动感应器、摄像头、磁控感应器、开门感应器、指纹识别器、电源控制模块、声光报警器和与上位机相连的处理装置和触摸屏;人体移动感应器设置在工具柜的上方,电源控制模块和处理装置设置在工具柜的中间隔层上,摄像头设置在工具柜顶部的中央部位,磁控感应器设置在工具挂钩的下方,开门感应器设置在工具柜门之间,指纹识别器设置在工具柜的门上,声光报警器设置在监控中心,触摸屏设置在工具柜内的背板上;还包括一种智能感知应急工具柜的工作方法。本发明能跟踪每个工具的使用情况,使用频次,使用人等信息,通过分析和处理而预测机房潜在的安全隐患,为机房的科学管理提供依据。

    一种Linux系统备份和恢复方法

    公开(公告)号:CN104063294A

    公开(公告)日:2014-09-24

    申请号:CN201410319101.5

    申请日:2014-07-07

    IPC分类号: G06F11/14

    摘要: 本发明提供了的一种Linux系统备份和恢复方法,所述的方法包括以下步骤:1)预定义全备份方案、增量备份方案、裸设备恢复方案、增量恢复方案;2)接收实时的计划指令;3)检测计划的合法性;4)确认目标节点的状态;5)执行符合计划的方案。本发明设计了一套完整的备份和恢复方案,通过IP地址识别服务器,接收备份和恢复计划指令,合理分配备份时间,实现了对大批量Linux服务器备份和恢复的智能化集中管理,减少了人力物力消耗,大大提高了反应和处理的效率。

    一种基于授权机制的物联网扫描控制方法及装置

    公开(公告)号:CN114844683A

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN202210376846.X

    申请日:2022-04-09

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/20 G16Y30/10

    摘要: 本发明提供了一种基于授权机制的物联网扫描控制方法及装置,方法包括授权系统获取设备的扫描请求,判断当前设备的授权情况,将未授权设备的扫描请求转发至蜜罐系统;蜜罐系统基于扫描请求,捕捉当前未授权设备指令的网络流量,提取操作指令的网络特征属性,使用预设数量的特征序列并根据检测算法计算网络流量的异常状态,得到异常设备,切断物联网终端与异常设备的连接。本发明借助物联网蜜罐技术,将未授权设备发起的网络扫描请求引导入蜜罐系统,安全快速的定位存在安全隐患的设备,并能够根据蜜罐中的攻击行为溯源该设备的漏洞,在保证内网其他设备不暴露的同时及时修复已被攻陷设备的漏洞,从而有力保障物联网系统的安全防御能力。

    基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统

    公开(公告)号:CN113726730A

    公开(公告)日:2021-11-30

    申请号:CN202110792490.3

    申请日:2021-07-14

    IPC分类号: H04L29/06 G06N3/04

    摘要: 本发明提供了基于深度学习算法的DGA域名检测方法及系统,方法包括对获取的DGA域名数据进行预处理,将DGA域名数据形成字符嵌入向量序列;获取所述字符嵌入向量序列中的局部特征向量和全局特征向量,并将所述局部特征向量和全局特征向量进行拼接,得到DGA域名表示向量;基于多层感知机层的神经网络,对所述DGA域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值。本发明以域名字符串数据为基础,引入一维卷积神经网络和自注意力机制,分别用来获取域名字符串中的局部特征向量和全局特征向量,并形成域名表示向量,对域名表示向量进行多层传递,得到DGA域名所属类别的概率值,相比于现有方法,具有更加优异的准确率和召回率。

    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:CN107426034B

    公开(公告)日:2020-09-01

    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。