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龙图腾网获悉中国科学院信息工程研究所申请的专利面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法及装置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：CN116910467B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202310691596.3，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法及装置是由刘帆;朱蔚林;木伟民;张云;李名扬;王伟平设计研发完成，并于2023-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法及装置在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法及装置，该方法包括：针对训练集中的算子，分别收集每一算子和多个算子在空节点上运行时的环境关键指标Ts和环境关键指标Tm；基于该关键指标Ts和环境关键指标Tm，分别建立算子的算子画像和多个算子的画像；基于算子的算子画像和多个算子的画像，训练环境预测模型；获取待检测的混部算子中每一算子的算子画像，并将每一算子的算子画像输入训练后的环境预测模型，以得到待检测的混部算子在空节点上运行时的环境关键指标。本发明可以实时恶意流量检测，有效缓解、过滤和防御针对恶意流量的攻击。本发明能够准确预测复杂混部算子运行时环境。

本发明授权面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种面向复杂混部扰动的在线运行时环境预测方法，其特征在于，所述方法包括： 针对训练集中的算子，分别收集每一算子和多个算子在空节点上运行时的环境关键指标Ts和环境关键指标Tm，并基于所述该关键指标Ts和所述环境关键指标Tm，分别建立所述算子的算子画像和所述多个算子的画像； 基于所述算子的算子画像和所述多个算子的画像，训练环境预测模型；其中，所述环境预测模型用于预测一或多个算子在空节点上运行时的环境关键指标，所述环境预测模型包括：卷积部分、SPP层和全连接层； 获取待检测的混部算子中每一算子的算子画像，并将所述每一算子的算子画像输入训练后的环境预测模型，以得到所述待检测的混部算子在空节点上运行时的环境关键指标；其中，所述将所述每一算子的算子画像输入训练后的环境预测模型，以得到所述待检测的混部算子在空节点上运行时的环境关键指标，包括： 基于所述待检测的混部算子中所有算子的算子画像，生成一可缩放的混部算子图像；其中，所述可缩放的混部算子图像随着所述待检测的混部算子的混部规模垂直缩放； 所述卷积部分以滑动窗口方式运行，以学习所述可缩放的混部算子图像中任意大小的混部算子图像的特征，得到特征图； SPP层汇聚所有滑动窗口对应的特征图，以生成固定长度的特征向量； 全连接层基于所述固定长度的特征向量，预测所述待检测的混部算子在空节点上运行时的环境关键指标。

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