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龍圖騰網(wǎng)恭喜北京小佑科技有限公司申請(qǐng)的專利一種容器安全保護(hù)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119312343B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-09發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202411359243.4，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F21/57；該發(fā)明授權(quán)一種容器安全保護(hù)方法是由袁曙光設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2024-09-27向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種容器安全保護(hù)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種容器安全保護(hù)方法，屬于容器安全防護(hù)技術(shù)領(lǐng)域，先采集容器在安全狀態(tài)下對(duì)系統(tǒng)資源的系統(tǒng)調(diào)用序列，并對(duì)所述系統(tǒng)調(diào)用序列進(jìn)行預(yù)處理之后，得到預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列，然后采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，并采用所述預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列對(duì)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，從而可以采用訓(xùn)練之后的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型對(duì)后續(xù)的實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列進(jìn)行監(jiān)測(cè)，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)容器在運(yùn)行過程中的系統(tǒng)函數(shù)調(diào)用進(jìn)行監(jiān)控，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)容器的動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)，能夠有效地對(duì)未知攻擊行為。

本發(fā)明授權(quán)一種容器安全保護(hù)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種容器安全保護(hù)方法，其特征在于，包括：采集容器在安全狀態(tài)下對(duì)系統(tǒng)資源的系統(tǒng)調(diào)用序列，并對(duì)所述系統(tǒng)調(diào)用序列進(jìn)行預(yù)處理之后，得到預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列；其中，所述系統(tǒng)調(diào)用序列中包括多個(gè)系統(tǒng)調(diào)用函數(shù)；采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，并采用所述預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列對(duì)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練之后的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型；采集容器在運(yùn)行過程中的第一實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列，并以實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列為支持?jǐn)?shù)據(jù)，采用訓(xùn)練之后的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型獲取預(yù)測(cè)系統(tǒng)調(diào)用序列；在采集第一實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列之后，采集與預(yù)測(cè)系統(tǒng)調(diào)用序列所對(duì)應(yīng)的第二實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列，并根據(jù)所述預(yù)測(cè)系統(tǒng)調(diào)用序列以及第二實(shí)時(shí)系統(tǒng)調(diào)用序列，確定容器安全監(jiān)測(cè)結(jié)果；當(dāng)所述容器安全監(jiān)測(cè)結(jié)果為容器運(yùn)行異常時(shí)，則產(chǎn)生容器異常警告信息，并將所述容器異常警告信息傳輸至工作人員指定的設(shè)備或系統(tǒng)中；采用所述預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列對(duì)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練之后的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，包括：以所述預(yù)處理之后的系統(tǒng)調(diào)用序列為基礎(chǔ)，裁剪多個(gè)長(zhǎng)度為N的系統(tǒng)調(diào)用子序列，并將系統(tǒng)調(diào)用子序列的下一個(gè)系統(tǒng)調(diào)用函數(shù)作為期望標(biāo)簽；對(duì)所述狀態(tài)預(yù)測(cè)模型的超參數(shù)進(jìn)行初始化，以獲取多個(gè)超參數(shù)序列；其中，任意兩個(gè)超參數(shù)序列互不相同；針對(duì)任一個(gè)超參數(shù)序列，將超參數(shù)序列應(yīng)用至狀態(tài)預(yù)測(cè)模型中之后，以系統(tǒng)調(diào)用子序列為輸入，并結(jié)合期望標(biāo)簽，獲取超參數(shù)序列對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值；根據(jù)超參數(shù)序列對(duì)應(yīng)的適應(yīng)度值，確定在解空間內(nèi)位置最優(yōu)的最優(yōu)超參數(shù)序列以及位置最差的最差超參數(shù)序列；根據(jù)所述最優(yōu)超參數(shù)序列以及最差超參數(shù)序列，采用自適應(yīng)多策略融合搜索方式對(duì)超參數(shù)序列進(jìn)行搜索，得到一級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列；針對(duì)一級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列，采用多序列信息融合方式對(duì)超參數(shù)序列進(jìn)行搜索，得到二級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列；針對(duì)二級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列，采用螺旋引導(dǎo)搜索方式對(duì)超參數(shù)序列進(jìn)行搜索，得到三級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列；重復(fù)執(zhí)行一級(jí)搜索、二級(jí)搜索以及三級(jí)搜索，直至滿足訓(xùn)練結(jié)束條件，根據(jù)所述三級(jí)搜索之后的超參數(shù)序列重新確定最優(yōu)超參數(shù)序列，并將最優(yōu)超參數(shù)序列進(jìn)行解碼之后，應(yīng)用至狀態(tài)預(yù)測(cè)模型中，得到訓(xùn)練之后的狀態(tài)預(yù)測(cè)模型。

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