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龙图腾网恭喜北京小佑科技有限公司申请的专利一种计算机集群安全防护方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119182595B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411284717.3，技术领域涉及：H04L9/40；该发明授权一种计算机集群安全防护方法及系统是由袁曙光设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种计算机集群安全防护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于安全防护技术领域，公开了一种计算机集群安全防护方法及系统。所述的方法包括如下步骤：在计算机集群中构建异常流量检测模型、防护策略生成模型以及资源调度模型；在计算机集群中使用Hfish蜜罐链网，捕捉实时访问流量数据；根据实时访问流量数据，使用异常流量检测模型，进行异常流量检测；根据实时异常流量检测结果，使用防护策略生成模型，进行防护策略生成；根据实时防护策略，使用资源调度模型，进行资源调度方案生成；根据实时资源调度方案，在计算机集群中进行资源调度，得到资源调度后计算机集群，并基于资源调度后计算机集群，执行实时防护策略。本发明解决了现有技术存在的检测精度低、防护策略单一以及资源调度不合理的问题。

本发明授权一种计算机集群安全防护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种计算机集群安全防护方法，其特征在于：包括如下步骤：在计算机集群中构建异常流量检测模型、防护策略生成模型以及资源调度模型，包括如下步骤：基于计算机集群中任一计算机节点，采集若干历史访问流量数据，并对若干历史访问流量数据进行预处理，得到若干预处理后历史访问流量数据；根据若干预处理后历史访问流量数据，使用深度学习算法，构建异常流量检测模型，并生成若干历史异常流量检测结果和对应的若干历史关键维度特征；所述的异常流量检测模型基于N-GAN-Attention-LSTM算法构建；根据若干历史异常流量检测结果和对应的若干历史关键维度特征，使用强化学习算法，构建防护策略生成模型，生成若干历史防护策略和若干历史防护策略生成经验，并将若干历史防护策略生成经验存储至防护策略生成模型的经验回放池；所述的防护策略生成模型基于DQN算法构建；根据若干历史防护策略，使用融合算法，构建资源调度模型；所述的资源调度模型基于BiLSTM-ICPO算法构建；将异常流量检测模型、防护策略生成模型以及资源调度模型部署为对应的异常流量检测服务、防护策略生成服务以及资源调度模型服务；为异常流量检测服务、防护策略生成服务以及资源调度模型服务提供对应的异常流量检测服务API接口、防护策略生成服务API接口以及资源调度模型服务API接口；将异常流量检测服务API接口、防护策略生成服务API接口以及资源调度模型服务API接口公布至计算机集群；在计算机集群中部署Hfish蜜罐链网，并使用Hfish蜜罐链网，捕捉实时访问流量数据，包括如下步骤：下载Hfish仓库至计算机集群中每一计算机节点，采集每一计算机节点的操作系统信息，并根据操作系统信息，生成对应的蜜罐要素；根据每一计算机节点对应的蜜罐要素，构建对应的Hfish蜜罐，并将若干Hfish蜜罐进行分布式连接，得到初始的Hfish蜜罐链网；构建Hfish蜜罐管理节点，并将Hfish蜜罐管理节点连接至初始的Hfish蜜罐链网中每一Hfish蜜罐，得到中间的Hfish蜜罐链网；在中间的Hfish蜜罐链网中每一Hfish蜜罐中设置流量探针，并将流量探针连接至Hfish蜜罐管理节点，得到最终的Hfish蜜罐链网；使用最终的Hfish蜜罐链网中的任一流量探针，采集对应的Hfish蜜罐的实时访问流量数据，并将实时访问流量数据发送至Hfish蜜罐管理节点；根据实时访问流量数据，使用异常流量检测模型，进行异常流量检测，得到实时异常流量检测结果；根据实时异常流量检测结果，使用防护策略生成模型，进行防护策略生成，得到实时防护策略；根据实时防护策略，使用资源调度模型，进行资源调度方案生成，得到实时资源调度方案；根据实时资源调度方案，在计算机集群中进行资源调度，得到资源调度后计算机集群，并基于资源调度后计算机集群，执行实时防护策略。

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