异构资源分布式计算平台批量任务调度方法及存储介质

    公开(公告)号:CN112181613B

    公开(公告)日:2023-02-17

    申请号:CN202010943286.2

    申请日:2020-09-09

    IPC分类号: G06F9/48 G06F9/50

    摘要: 本发明公开了一种异构资源分布式计算平台批量任务调度方法及存储介质,本发明在由几个计算中心组成的异构资源分布式计算集群中,将每个计算中心中的异构资源进行整合与分组,针对分布式计算平台中常见任务的需求,将这些资源合理地分配到预设的具有相应资源偏好的任务队列中。当有一批新任务提交时,根据用户提交的每个任务的相应特征以及各个中心的任务队列当前状态,分析全局最优解,为每个任务选择合适的队列。从而高效利用跨中心多集群中的异构资源,合理进行批量任务调度,解决现有技术中任务调度性能低、任务等待时间长的问题。

    一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统

    公开(公告)号:CN113127872B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202110411779.6

    申请日:2021-04-16

    IPC分类号: G06F21/56 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种判别对抗网络的恶意应用检测方法和系统,所述方法包括如下步骤:建立应用的API调用神经网络;建立应用的权限神经网络;建立应用的操作码序列神经网络;分别向上述三种神经网络输入对应的特征,获取分别输出的三种特征矢量;将三种输出的特征矢量输入到判别对抗网络中,输出应用的识别结果。述方法和系统通过建立判别对抗网络(DAN)架构对恶意应用进行识别,所述判别对抗网络(DAN)将传统的GAN中的生成器替换为鉴别器,所述判别对抗网络的其中一个鉴别器可以检测恶意软件,另一个鉴别器对混淆无感知,可以识别具有不同域的混淆和未混淆恶意应用,并消除了学习中混淆带来的偏差。

    一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法

    公开(公告)号:CN110505348A

    公开(公告)日:2019-11-26

    申请号:CN201910794491.4

    申请日:2019-08-27

    IPC分类号: H04M1/725 G06F21/57

    摘要: 本发明公开了一种APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法,通过对APP进行静态分析以及动态分析,得出权限评分、调用函数评分、SDK评分、流量包参数评分和域名评分,再进行加权求和,得出被评估APP的最终评分,根据评估矩阵得出被评估APP的风险评级;根据风险评级反向维护SDK风险权重库和域名风险权重库,对SDK或域名进行风险权重的修正。本发明的APP收集用户个人敏感信息的风险评估方法包含用户输入的用户个人敏感信息、非用户输入的潜在用户个人敏感信息,对APP收集用户个人敏感信息的风险程度进行量化,更全面的涵盖了多种敏感信息点,细化了APP收集用户个人敏感信息的风险大小,能大批量的评估APP收集用户个人敏感信息的风险程度。