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基于文件特征的加密型勒索软件检测方法 下载：61 浏览：425

徐兵1 刘晓洁2 李帅1 《数据与科学》 2019年5期

摘要:
目前检测新的勒索软件主要采用动态检测的方法,而常用的动态检测方法是设置陷阱文件并实时检测其指纹变化或者实时监控文件系统操作。然而,上述方法不能很好的区分针对该文件的操作是勒索软件的操作还是其他正常操作。针对此问题,本文提出了一种基于文件特征的加密型勒索软件动态检测方法,通过提取自定义文件的信息熵、文件类型头标识等特征来进行检测,通过本文的方法定量计算出当前系统所受勒索软件的威胁程度,从而判断样本是否是勒索软件样本。

基于文件特征的加密型勒索软件检测方法 下载：68 浏览：348

徐兵1 刘晓洁2 李帅1 《数据与科学》 2019年5期

摘要:
目前检测新的勒索软件主要采用动态检测的方法,而常用的动态检测方法是设置陷阱文件并实时检测其指纹变化或者实时监控文件系统操作。然而,上述方法不能很好的区分针对该文件的操作是勒索软件的操作还是其他正常操作。针对此问题,本文提出了一种基于文件特征的加密型勒索软件动态检测方法,通过提取自定义文件的信息熵、文件类型头标识等特征来进行检测,通过本文的方法定量计算出当前系统所受勒索软件的威胁程度,从而判断样本是否是勒索软件样本。

一种改进的Kubernetes动态资源调度方法 下载：62 浏览：473

左灿1 刘晓洁2 《数据与科学》 2019年3期

摘要:
当前的Kubernetes集群默认调度方法是一种静态资源调度机制,它是基于应用对资源的请求量来确定调度的优先级,没有考虑节点的实际资源使用情况,造成得到的调度优先级不能准确反映该节点可提供的实际资源情况。同时还忽略了应用对资源的消耗是不均匀的,容易导致节点对不同资源的使用不均衡,从而造成节点对某一资源的性能瓶颈。针对上述问题,本文提出一种动态资源调度方法,通过实时监控节点上的资源实际使用情况计算调度优先级,考虑到cpu和内存这两类资源的均衡对集群性能的重要性,本方法将待调度的pod划分为cpu消耗型和内存消耗型,根据不同类型pod对节点资源使用情况设置不同的权重,选择集群中实际cpu和内存使用率最相近的节点来部署该pod。实验结果表明本方法相比默认调度方法集群节点cpu和内存资源使用均衡度更好。
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