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申请/专利权人：成都信息工程大学

摘要：本发明涉及一种基于网络入侵行为感知的医疗服务调控方法，包括：对所有实时医疗服务任务和非实时医疗服务任务进行调度排序得到多个调度队列；基于服务节点的历史漏洞信息生成相应的攻击行为关系网络，将由服务节点的多个粗粒度报警信息组成的报警序列映射至所述攻击行为关系网络中得到当前网络入侵行为的攻击演化序列，基于所述报警序列和所述攻击演化序列分别确定所述网络入侵行为的第一威胁特征和第二威胁特征，基于网络入侵行为的第一威胁特征和第二威胁特征确定所述网络入侵行为的威胁度，并根据网络入侵行为的威胁度对调度队列中的医疗服务任务采用空间异构多样性最大化的执行配置策略或时间多样性最大化的执行配置策略。

主权项：1.一种基于网络入侵行为感知的医疗服务调控方法，其特征在于，所述方法包括：基于每个医疗服务任务的时延敏感性将各个医疗服务任务划分为实时医疗服务任务和非实时医疗服务任务，根据每个实时医疗服务任务的时延要求为每个实时医疗服务任务标注不同的优先级字段，依据所述优先级字段对所有实时医疗服务任务和非实时医疗服务任务进行调度排序以形成对应服务节点上的多个调度队列；基于服务节点的历史漏洞信息提取历史网络入侵行为的动作节点集合和状态节点集合，基于动作节点集合与状态节点集合中每个相匹配的动作节点和状态节点构成模拟网络入侵行为的每个单步攻击动作节点，其中，所述动作节点集合中的每个动作节点均对应一个模拟网络入侵行为采取的攻击动作，所述攻击动作用于表征一次扫描或一次漏洞利用；为由所有单步攻击动作节点构成的攻击行为关系网络添加相应的网络参数并对所述攻击行为关系网络进行更新，根据服务节点实时生成的多个粗粒度报警信息提取当前网络入侵行为的第一威胁特征，将由服务节点的多个粗粒度报警信息组成的报警序列映射至更新后的攻击行为关系网络中以得到当前网络入侵行为的攻击演化序列，基于所述攻击演化序列分析得到当前网络入侵行为的第二威胁特征，其中，所述粗粒度报警信息用于表征服务节点的当前网络入侵行为的攻击信息，所述网络参数包括边权重和节点属性，所述节点属性用于表征对应单步攻击动作节点的局部条件概率分布特征；基于网络入侵行为的第一威胁特征和第二威胁特征确定所述网络入侵行为的威胁度，在确定所述网络入侵行为的威胁度大于预设威胁度阈值时，对调度队列中的非实时医疗服务任务采用空间异构多样性最大化的执行配置策略以将当前服务节点的执行过程转向安全性提高的执行方向；在确定网络入侵行为的威胁度小于或等于预设威胁度阈值时，对调度队列中的实时医疗服务任务采用时间多样性最大化的执行配置策略以将当前服务节点的执行过程转向安全性降低的执行方向。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 成都信息工程大学 基于网络入侵行为感知的医疗服务调控方法