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宏病毒在高级持续性威胁中被广泛运用.其变形成本低廉且方式灵活,导致传统的基于病毒规则库的反病毒系统难于有效对抗.提出一种基于梯度提升决策树的变形宏病毒检测方法.该方法以病毒专家经验为指导,实施大规模特征工程,基于词法分析对变形宏病毒做细粒度建模,并使用海量样本训练模型.实验表明,该方法能够准确检测企业级用户网络中传播的真实变形宏病毒和主流变形工具生成的变形宏病毒;对400万个宏程序样本进行10折交叉验证,准确率和召回率分别达到99.41%和97.34%,优于现有其他方法. 相似文献
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分布式键值存储将数据复制到多个存储服务器的本地引擎中,并通过一致性协议保证各副本数据的一致性。其中,以日志结构合并树为核心数据结构的实现方式最为常见。然而,面向通用业务模式设计的日志结构合并树,并不适合一致性逻辑的特殊业务模式,会引发增删改性能的降低,并在全量修复过程中造成空间放大。针对上述问题,该文提出了一种新型本地引擎 PheonixLSM,通过增加增删改操作和回刷操作的约束,消除了分布式键值存储增删改流程中的双写问题,提升了引擎性能。通过重构日志结构合并树底层的 SST 文件布局,支持删除实时回收空间,消除了全量修复时的额外空间放大。实验结果显示,与原生本地引擎相比,使用 PheonixLSM 的分布式键值存储系统,增删改性能提升 90.7%,全量修复的空间放大从 65.6% 降至 6.4%,并减少了 72.3% 的修复时间。 相似文献
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业务上云在近些年已经成为趋势, 而新冠疫情也加速了这一趋势. 然而公有云并不适用于所有用户. 尤其是出于数据隐私的考虑, 很多用户尤其是政府用户更希望在后疫情时代建设他们自己的私有云或者混合云. 超融合设备(HCI)是达到这一目标的有效手段. 在超融合设备中, 计算、网络、存储等资源都被完全虚拟化, 传统的物理网络设备单元也被一段段代码所替代. 此外为了获得高性能的网络转发能力, 很多创新技术应运而生, 其中DPDK技术是其中翘楚而被广泛应用. 开发者可以利用DPDK技术实现多种多样地、定制化地网络转发应用. 虚拟化技术和DPDK技术可以大大提升设备资源的利用率以及网络转发性能, 降低大中小企业或者机构的数据中心或者私有云的构建难度和成本. 但同时高度的虚拟化也给网络运维人员带来了巨大的挑战. 这些虚拟网元对网络运维人员而言是没有实体的, 虚拟网络在运维人员看来就像一个“黑盒”. 当网络出现故障时(如丢包), 传统的针对物理网络设备的排障手段在虚拟网络中变得不可用, 这就大大增加了网络排障的时间, 进而对业务的持续运行造成影响. 针对这种问题, 设计了一种虚拟网络持续性丢包探测系统Flowprobe, 该系统旨在解决基于DPDK用户态虚拟网络的持续性丢包检测及根因定位问题. 通过该系统, 用户可以观测数据包在虚拟网络中的详细路径、经历的转发行为, 定位丢包的位置, 获知丢包的原因. 实验表明, 该系统可以针对576种虚拟网络持续丢包场景进行检测以及给出问题根因, 并且该系统做到了对正常转发业务的无影响, 性能测试表明, 该系统开启以后, 对用户正常业务的转发影响可以控制在1%以内. 该系统已经在超融合生产环境持续运行了3年, 帮助用户以及网络运维人员解决了诸多虚拟网络故障问题. 相似文献
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