CN116244705A - 一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 - Google Patents
一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN116244705A CN116244705A CN202310217405.XA CN202310217405A CN116244705A CN 116244705 A CN116244705 A CN 116244705A CN 202310217405 A CN202310217405 A CN 202310217405A CN 116244705 A CN116244705 A CN 116244705A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vulnerability
- satellite
- double
- information
- identification information
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 16
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 claims abstract description 65
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 52
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000002068 genetic effect Effects 0.000 claims abstract description 44
- 230000008439 repair process Effects 0.000 claims description 36
- 230000035772 mutation Effects 0.000 claims description 28
- 230000014759 maintenance of location Effects 0.000 claims description 21
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 20
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 17
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 12
- 230000008569 process Effects 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 210000000349 chromosome Anatomy 0.000 description 6
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 5
- 108090000623 proteins and genes Proteins 0.000 description 4
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 3
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 2
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 description 2
- 230000010429 evolutionary process Effects 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 2
- 238000012360 testing method Methods 0.000 description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 230000008303 genetic mechanism Effects 0.000 description 1
- 230000010354 integration Effects 0.000 description 1
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 230000010355 oscillation Effects 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F21/00—Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
- G06F21/50—Monitoring users, programs or devices to maintain the integrity of platforms, e.g. of processors, firmware or operating systems
- G06F21/57—Certifying or maintaining trusted computer platforms, e.g. secure boots or power-downs, version controls, system software checks, secure updates or assessing vulnerabilities
- G06F21/577—Assessing vulnerabilities and evaluating computer system security
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
- G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
- G06N3/12—Computing arrangements based on biological models using genetic models
- G06N3/126—Evolutionary algorithms, e.g. genetic algorithms or genetic programming
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
- Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
- Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Biophysics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
- Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computing Systems (AREA)
- Evolutionary Biology (AREA)
- Artificial Intelligence (AREA)
- Genetics & Genomics (AREA)
- Physiology (AREA)
- Biomedical Technology (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Molecular Biology (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请公开了一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备。该方法包括:获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。本申请实施例提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法可以基于漏洞的类型和漏洞发生的卫星两个维度对漏洞的维护顺序进行智能排序,从而将影响商业卫星运行更为关键的漏洞优先进行处理,从而保证商业卫星运控平台稳定安全运行。
Description
技术领域
本说明书涉及商业卫星平台领域,更具体地说,本申请涉及一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备。
背景技术
卫星运控平台可以通过任务规划、业务调度、任务监视实现对卫星在轨任务的管控。地面任务规划***通过需求统筹、规划制定卫星任务执行序列,通过任务管控平台生成任务计划,通过信息分发至业务调度***,业务调度***生成指令集,推送消息至测控***,将指令上注至卫星,任务监视***对卫星全任务周期进行实时监测,保障任务的顺利执行。在运行的过程中,由于卫星运控平台需要处理多个卫星的多个数据,则可能会在处理的过程中存在大量的漏洞,这样就会造成大量的漏洞堆积,无法及时处理,如果按照漏洞发生的时间先后去进行修补则可能造成对运控平台影响较大的漏洞不能及时得到修补,影响运控平台的运行,那么如何优化漏洞修补的顺序则成为了提升商业卫星的运行安性能的一个重要问题。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本申请的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
第一方面,本申请提出一种商业卫星运控平台漏洞处理方法,上述方法包括:
获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;
根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
可选的,上述利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,包括:
根据上述卫星标识信息和其对应的上述漏洞标识信息构建双层编码;
基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作以获取漏洞维护顺序。
可选的,上述基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二精英保留操作以获取漏洞维护顺序,包括:
对上述双层编码进行适应度分配操作以获取适应度编码;
采用第一精英保留策略对上述适应度编码进行第一选择操作以获取第一目标子代种群;
对上述第一目标子代种群进行交叉操作获取交叉编码;
对上述交叉编码进行变异修复操作获取变异编码;
采用第二精英保留策略对上述变异编码进行第二选择操作以获取第二目标子代种群;
对上述第二目标子代种群继续执行预设次数的上述适应度分配操作、上述第一选择操作、上述交叉操作、上述变异修复操作、上述第二精英保留操作,其中,上述预设次数是基于上述第二目标子代种群中的子体数量确定的;
将所有上述第一选择操作和上述第二选择操作保留的子体按保留顺序输出以获取漏洞维护顺序。
可选的,上述适应度分配操作是基于Griewank函数实现的。
可选的,上述方法还包括:
在上述第二目标子代种群的子体数量小于预设观测数量的情况下,获取新生漏洞数量,其中,上述新生漏洞为执行上述遗传算法后发生的漏洞;
在上述新生漏洞数量小于最低优化数量的情况下,基于上述新生漏洞和上述第二目标子代种群生成新生双层编码;
根据上述新生双层编码基于双层编码的遗传算法获取新生漏洞维护顺序。
可选的,上述方法还包括:
获取上述第二目标子种群的子体的获取时间;
在有任一子体的获取时间大于预设时长的情况下,停止生成新生双层编码操作,根据上述第二目标子代种群继续基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序。
可选的,上述方法还包括:
获取当前正在处理漏洞信息量和待处理漏洞信息量;
在上述正在处理漏洞信息量大于第一预设阈值和/或上述待处理漏洞信息大于第二预设阈值的情况下,基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,并按上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复;或,
在上述正在处理漏洞信息量小于或等于第一预设阈值且上述待处理漏洞信息小于或等于第二预设阈值的情况下,按漏洞的获取时间顺序进行漏洞修复。
第二方面,本申请还提出一种商业卫星运控平台漏洞处理控制装置,包括:
第一获取单元,用于获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
第二获取单元,用于利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;
修复单元,用于根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
第三方面,一种电子设备,包括:存储器、处理器以及存储在上述存储器中并可在上述处理器上运行的计算机程序,上述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如上述的第一方面任一项的商业卫星运控平台漏洞处理方法的步骤。
第四方面,本申请还提出一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,上述计算机程序被处理器执行时实现第一方面上述任一项的商业卫星运控平台漏洞处理方法。
综上,本申请实施例的商业卫星运控平台漏洞处理方法包括:获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。本申请实施例提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法通过将漏洞信息中的卫星标识信息和漏洞标识信息构建双层编码,并将双层编码通过遗传算法计算漏洞维护顺序,可以基于漏洞的类型和漏洞发生的卫星两个维度对漏洞的维护顺序进行智能排序,从而将影响商业卫星运行更为关键的漏洞优先进行处理,从而保证商业卫星运控平台稳定安全运行。
本申请提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法,本申请的其它优点、目标和特征将部分通过下面的说明体现,部分还将通过对本申请的研究和实践而为本领域的技术人员所理解。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本说明书的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的部件。在附图中:
图1为本申请实施例提供的一种商业卫星运控平台漏洞处理方法流程示意图;
图2为本申请实施例提供的另一种商业卫星运控平台漏洞处理方法流程示意图;
图3为本申请实施例提供的一种商业卫星运控平台漏洞处理控制装置结构示意图;
图4为本申请实施例提供的一种商业卫星运控平台漏洞处理电子设备结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法通过将漏洞信息中的卫星标识信息和漏洞标识信息构建双层编码,并将双层编码通过遗传算法计算漏洞维护顺序,可以基于漏洞的类型和漏洞发生的卫星两个维度对漏洞的维护顺序进行智能排序,从而将影响商业卫星运行更为关键的漏洞优先进行处理,从而保证商业卫星运控平台稳定安全运行。
本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象,而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,意图在于覆盖不排他的包含,例如,包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。
请参阅图1,为本申请实施例提供的一种商业卫星运控平台漏洞处理方法流程示意图,具体可以包括:
S110、获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
示例性的,在运行的过程中,由于卫星运控平台需要处理多个卫星的多种数据,则可能会在处理的过程中存在大量的漏洞,这样就会造成大量的漏洞堆积,无法及时处理,如果按照漏洞发生的时间先后去进行修补则可能造成对运控平台影响较大的漏洞不能及时得到修补,影响运控平台的运行。卫星运控平台在发现漏洞时,会将漏洞信息存入到漏洞暂存库,以供后期进行漏洞修复和处理,漏洞信息包括发生漏洞的卫星标识和漏洞标识信息,漏洞卫星标识即不同卫星的代号,例如:卫星1、卫星2、卫星3等,漏洞标识信息为漏洞的类型,例如:漏洞1、漏洞2、漏洞3等。
S120、利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;
示例性的,本申请利用漏洞信息构建双层编码,双层编码是根据步骤S110获取的卫星标识信息和漏洞标识信息构建的染色体串,每个染色体与预先发生的漏洞一一对应,在多星任务规划中对应卫星的测控顺序,当待测控的卫星总数为n,卫星ni在一个规划周期内测控次数为mj时,染色体整数串长度为染色体串的双层编码如下:
[2 4 3 1 1 2 3 4||2 1 3 3 2 2 1 3]
该染色体表达了4(m=4)个重访次数均为2次的漏洞由3(n=3)颗电子侦察卫星进行观测的观测顺序。其中,前8位表示漏洞的观测顺序,为:漏洞2→漏洞4→漏洞3→漏洞1→漏洞1→漏洞2→漏洞3→漏洞4;9到16位表示执行观测的卫星顺序,依次为:卫星2→卫星1→卫星3→卫星3→卫星2→卫星2→卫星1→卫星3。根据将根据卫星标识信息和漏洞标识信息构建的双层编码输入至遗传算法中,通过遗传算法模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程,通过模拟自然进化过程搜索最佳的漏洞维护顺序。
S130、根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
示例性的,通过步骤S120获取的漏洞维护顺序,对商业卫星运控平台的漏洞进行修复,可以将影响商业卫星运行更为关键的漏洞优先进行处理,从而保证商业卫星运控平台稳定安全运行。
综上,本申请实施例提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法通过将漏洞信息中的卫星标识信息和漏洞标识信息构建双层编码,并将双层编码通过遗传算法计算漏洞维护顺序,可以基于漏洞的类型和漏洞发生的卫星两个维度对漏洞的维护顺序进行智能排序,从而将影响商业卫星运行更为关键的漏洞优先进行处理,从而保证商业卫星运控平台稳定安全运行。
在一些示例中,上述利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,包括:
根据上述卫星标识信息和其对应的上述漏洞标识信息构建双层编码;
基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作以获取漏洞维护顺序。
示例性的,利用漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序可以通过图2的方式实现,首先根据卫星标识信息和其对应的漏洞标识信息构建双层编码,然后依次进行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作,在第二选择操作后进行收敛性判断则输出漏洞维护顺序如果不收敛在改变收敛判断参数后继续循环执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作,以使其满足收敛性判断条件,并输出漏洞维护顺序。
在一些示例中,上述基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二精英保留操作以获取漏洞维护顺序,包括:
对上述双层编码进行适应度分配操作以获取适应度编码;
采用第一精英保留策略对上述适应度编码进行第一选择操作以获取第一目标子代种群;
对上述第一目标子代种群进行交叉操作获取交叉编码;
对上述交叉编码进行变异修复操作获取变异编码;
采用第二精英保留策略对上述变异编码进行第二选择操作以获取第二目标子代种群;
对上述第二目标子代种群继续执行预设次数的上述适应度分配操作、上述第一选择操作、上述交叉操作、上述变异修复操作、上述第二精英保留操作,其中,上述预设次数是基于上述第二目标子代种群中的子体数量确定的;
将所有上述第一选择操作和上述第二选择操作保留的子体按保留顺序输出以获取漏洞维护顺序。
示例性的,首先通过适应度函数进行适应度分配操作,安排子任务与所有子任务数量之比,以获取适应度编码。对适应度编码,选择算子采用精英保留策略选择子代种群从而获得第一目标子代种群。将第一目标子代种群中适应度最高的个体被直接保留到下一代种群中,不参与交叉、变异等操作。需要说明的是采用精英保留在遗传算法在进化过程中,出现的最优个体不会被选择、交叉和变异操作所丢失和破坏,精英保留策略能够有效改进算法的全局收敛能力。对第一目标子代种群记***叉操作:交叉算子在个体的前位产生交叉点位,并针对第一目标子代种群进行交叉操作。由于多层编码过程中卫星编码层和测控站编码层的序号之间有一定联系,随即交换测控活动顺序之后可能导致解不合法,即某些卫星测控次数冗余,另一些任务测控次数缺失。因此,需要将冗余的测控活动改变为缺失的测控活动,并按照交叉前个体的测控站排列顺序来调整第/>到/>位的基因,从而获得交叉编码。在交叉编码中变异算子随机选择变异个体,在个体的前/>位选择两个基因位,交换其资源基因,之后检查染色体基因的合法性,并对不合法个体进行修复,获得变异编码。采用第二精英保留策略对上述变异编码进行第二选择操作以获取第二目标子代种群。对上述第二目标子代种群继续执行预设次数的上述适应度分配操作、上述第一选择操作、上述交叉操作、上述变异修复操作、上述第二精英保留操作以满足收敛性,在收敛后输出漏洞维护顺序。需要说明的是,所述预设次数是基于所述第二目标子代种群中的子体数量确定的,当第二目标子代种群中没有子体时即对应算法收敛状态。
综上,本申请实施例提出的商业卫星运控平台漏洞处理方法,采用精英保留在遗传算法在进化过程中,出现的最优个体不会被选择、交叉和变异操作所丢失和破坏,能够有效改进算法的全局收敛能力,同时对编码进行交叉操可以有效解决某些卫星测控次数冗余,从而能够快速地计算输出漏洞维护顺序。
在一些示例中,上述适应度分配操作是基于Griewank函数实现的。
示例性的,格里旺克函数(Griewank),存在局部极小点,数目与问题的维数有关,最小值在(0,0…0)处取得。是非线性的多模态函数,具有很广泛的搜索空间,能够用于遗传算法的适应度分配操作。Griewank函数是一类由二次凸函数和振荡非凸函数构成的典型多模测试函数,随着函数维数增加,Griewank函数在优化过程出现优化难度先变难、后变易的现象,本申请的输入的为双层编码,并不会在收敛方面造成影响。
在一些示例中,上述方法还包括:
在上述第二目标子代种群的子体数量小于预设观测数量的情况下,获取新生漏洞数量,其中,上述新生漏洞为执行上述遗传算法后发生的漏洞;
在上述新生漏洞数量小于最低优化数量的情况下,基于上述新生漏洞和上述第二目标子代种群生成新生双层编码;
根据上述新生双层编码基于双层编码的遗传算法获取新生漏洞维护顺序。
示例性的,上述方法是将一段时间内的漏洞编码输入至遗传算法模型中,并将这一段时间的编码漏洞通过遗传算法全部计算并输出漏洞修复顺序,但是在第二目标子代种群数量如果过少的情况下,则新发生的漏洞可能重要程度比第二目标子代种群剩余的子体对应的重要程度还要高,但是也会先于新生漏洞进行修复。因此在第二目标子代种群的子体数量小于预设观测数量的情况下,获取新生漏洞数量并且新生漏洞数量小于最低优化数量时,已经确定好的漏洞修复顺序输出,按照漏洞修复顺序进行修复。同时将新生漏洞和第二目标子代种群中的剩余子体生成新生双层编码,并基于双层编码的遗传算法获取新生漏洞维护顺序,从而可以将剩余子体和新生漏洞作为一个整体去进行漏洞修复顺序优化,得到的修复顺序更为合理。
在一些示例中,上述方法还包括:
获取上述第二目标子种群的子体的获取时间;
在有任一子体的获取时间大于预设时长的情况下,停止生成新生双层编码操作,根据上述第二目标子代种群继续基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序。
示例性的,在采用将剩余子体和新生漏洞作为一个整体去进行漏洞修复顺序优化的过程中,有些子体的获取时间大于预设时长,即采集到漏洞的时间很长,那么如果继续采用将剩余子体和新生漏洞作为一个整体去进行漏洞修复顺序优化,由于有些子体的修复等级比较低,会发生在很长一段时间内仍不能完成修复,此时停止生成新生双层编码操作,根据上述第二目标子代种群继续基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,能够有效保证漏洞发生时间较长且漏洞等级较低的漏洞能够及时得到修复。
在一些示例中,上述方法还包括:
获取当前正在处理漏洞信息量和待处理漏洞信息量;
在上述正在处理漏洞信息量大于第一预设阈值和/或上述待处理漏洞信息大于第二预设阈值的情况下,基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,并按上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复;或,
在上述正在处理漏洞信息量小于或等于第一预设阈值且上述待处理漏洞信息小于或等于第二预设阈值的情况下,按漏洞的获取时间顺序进行漏洞修复。
示例性的,为了节省算力,对正在处理的漏洞信息量和待处理漏洞信息量的数量进行统计,如果在上述正在处理漏洞信息量大于第一预设阈值和/或上述待处理漏洞信息大于第二预设阈值的情况下,此时认为积攒的漏洞较多,需要采用遗传算法对修复顺序进行优化排列。如果在上述正在处理漏洞信息量小于或等于第一预设阈值且上述待处理漏洞信息小于或等于第二预设阈值的情况下,此时认为漏洞的数量较少,可以不采用遗传算法进行计算优化,按漏洞的获取时间顺序进行漏洞修复。
请参阅图3,本申请实施例中商业卫星运控平台漏洞处理控制装置的一个实施例,可以包括:
第一获取单元21,用于获取被测控卫星的漏洞信息,其中,所述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
第二获取单元22,用于利用所述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,所述双层编码是基于所述卫星标识信息和所述漏洞标识信息获取的;
修复单元23,用于根据所述漏洞维护顺序对所述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
如图4所示,本申请实施例还提供一种电子设备300,包括存储器310、处理器320及存储在存储器310上并可在处理器上运行的计算机程序311,处理器320执行计算机程序311时实现上述商业卫星运控平台漏洞处理的任一方法的步骤。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中一种商业卫星运控平台漏洞处理控制装置所采用的设备,故而基于本申请实施例中所介绍的方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍,只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中的方法所采用的设备,都属于本申请所欲保护的范围。
在具体实施过程中,该计算机程序311被处理器执行时可以实现图1对应的实施例中任一实施方式。
需要说明的是,在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详细描述的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白,本申请的实施例可提供为方法、***、或计算机程序产品。因此,本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(***)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
本申请实施例还提供了一种计算机程序产品,该计算机程序产品包括计算机软件指令,当计算机软件指令在处理设备上运行时,使得处理设备执行对应实施例中的商业卫星运控平台漏洞处理的流程,包括:
获取被测控卫星的漏洞信息,其中,上述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,上述双层编码是基于上述卫星标识信息和上述漏洞标识信息获取的;
根据上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
在一些可行的实施方式中,上述利用上述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,包括:
根据上述卫星标识信息和其对应的上述漏洞标识信息构建双层编码;
基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作以获取漏洞维护顺序。
在一些可行的实施方式中,上述基于上述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二精英保留操作以获取漏洞维护顺序,包括:
对上述双层编码进行适应度分配操作以获取适应度编码;
采用第一精英保留策略对上述适应度编码进行第一选择操作以获取第一目标子代种群;
对上述第一目标子代种群进行交叉操作获取交叉编码;
对上述交叉编码进行变异修复操作获取变异编码;
采用第二精英保留策略对上述变异编码进行第二选择操作以获取第二目标子代种群;
对上述第二目标子代种群继续执行预设次数的上述适应度分配操作、上述第一选择操作、上述交叉操作、上述变异修复操作、上述第二精英保留操作,其中,上述预设次数是基于上述第二目标子代种群中的子体数量确定的;
将所有上述第一选择操作和上述第二选择操作保留的子体按保留顺序输出以获取漏洞维护顺序。
在一些可行的实施方式中,上述适应度分配操作是基于Griewank函数实现的。
在一些可行的实施方式中,上述方法还包括:
在上述第二目标子代种群的子体数量小于预设观测数量的情况下,获取新生漏洞数量,其中,上述新生漏洞为执行上述遗传算法后发生的漏洞;
在上述新生漏洞数量小于最低优化数量的情况下,基于上述新生漏洞和上述第二目标子代种群生成新生双层编码;
根据上述新生双层编码基于双层编码的遗传算法获取新生漏洞维护顺序。
在一些可行的实施方式中,上述方法还包括:
获取上述第二目标子种群的子体的获取时间;
在有任一子体的获取时间大于预设时长的情况下,停止生成新生双层编码操作,根据上述第二目标子代种群继续基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序。
在一些可行的实施方式中,上述方法还包括:
获取当前正在处理漏洞信息量和待处理漏洞信息量;
在上述正在处理漏洞信息量大于第一预设阈值和/或上述待处理漏洞信息大于第二预设阈值的情况下,基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,并按上述漏洞维护顺序对上述商业卫星运控平台进行漏洞修复;或,
在上述正在处理漏洞信息量小于或等于第一预设阈值且上述待处理漏洞信息小于或等于第二预设阈值的情况下,按漏洞的获取时间顺序进行漏洞修复。
计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行计算机程序指令时,全部或部分地产生按照本申请实施例的流程或功能。计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中,或者从一个计算机可读存储介质向另一计算机可读存储介质传输,例如,计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字用户线(digital subscriber line,DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。计算机可读存储介质可以是计算机能够存储的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。可用介质可以是磁性介质,(例如,软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如,DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘(solid state disk,SSD))等。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的***,装置和单元的具体工作过程,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的***,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解,本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来,该计算机软件产品存储在一个存储介质中,包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机,服务器,或者网络设备等)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上,以上实施例仅用以说明本申请的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种商业卫星运控平台漏洞处理方法,其特征在于,包括:
获取被测控卫星的漏洞信息,其中,所述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
利用所述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,所述双层编码是基于所述卫星标识信息和所述漏洞标识信息获取的;
根据所述漏洞维护顺序对所述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用所述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,包括:
根据所述卫星标识信息和其对应的所述漏洞标识信息构建双层编码;
基于所述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二选择操作以获取漏洞维护顺序。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于所述双层编码执行适应度分配操作、第一选择操作、交叉操作、变异修复操作、第二精英保留操作以获取漏洞维护顺序,包括:
对所述双层编码进行适应度分配操作以获取适应度编码;
采用第一精英保留策略对所述适应度编码进行第一选择操作以获取第一目标子代种群;
对所述第一目标子代种群进行交叉操作获取交叉编码;
对所述交叉编码进行变异修复操作获取变异编码;
采用第二精英保留策略对所述变异编码进行第二选择操作以获取第二目标子代种群;
对所述第二目标子代种群继续执行预设次数的所述适应度分配操作、所述第一选择操作、所述交叉操作、所述变异修复操作、所述第二精英保留操作,其中,所述预设次数是基于所述第二目标子代种群中的子体数量确定的;
将所有所述第一选择操作和所述第二选择操作保留的子体按保留顺序输出以获取漏洞维护顺序。
4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述适应度分配操作是基于Griewank函数实现的。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,还包括:
在所述第二目标子代种群的子体数量小于预设观测数量的情况下,获取新生漏洞数量,其中,所述新生漏洞为执行所述遗传算法后发生的漏洞;
在所述新生漏洞数量小于最低优化数量的情况下,基于所述新生漏洞和所述第二目标子代种群生成新生双层编码;
根据所述新生双层编码基于双层编码的遗传算法获取新生漏洞维护顺序。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取所述第二目标子种群的子体的获取时间;
在有任一子体的获取时间大于预设时长的情况下,停止生成新生双层编码操作,根据所述第二目标子代种群继续基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
获取当前正在处理漏洞信息量和待处理漏洞信息量;
在所述正在处理漏洞信息量大于第一预设阈值和/或所述待处理漏洞信息大于第二预设阈值的情况下,基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,并按所述漏洞维护顺序对所述商业卫星运控平台进行漏洞修复;或,
在所述正在处理漏洞信息量小于或等于第一预设阈值且所述待处理漏洞信息小于或等于第二预设阈值的情况下,按漏洞的获取时间顺序进行漏洞修复。
8.一种商业卫星运控平台漏洞处理控制装置,其特征在于,包括:
第一获取单元,用于获取被测控卫星的漏洞信息,其中,所述漏洞信息包括卫星标识信息和漏洞标识信息;
第二获取单元,用于利用所述漏洞信息基于双层编码的遗传算法获取漏洞维护顺序,其中,所述双层编码是基于所述卫星标识信息和所述漏洞标识信息获取的;
修复单元,用于根据所述漏洞维护顺序对所述商业卫星运控平台进行漏洞修复。
9.一种电子设备,包括:存储器和处理器,其特征在于,所述处理器用于执行存储器中存储的计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的商业卫星运控平台漏洞处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于:所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的商业卫星运控平台漏洞处理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310217405.XA CN116244705B (zh) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | 一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202310217405.XA CN116244705B (zh) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | 一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN116244705A true CN116244705A (zh) | 2023-06-09 |
CN116244705B CN116244705B (zh) | 2024-01-12 |
Family
ID=86625884
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202310217405.XA Active CN116244705B (zh) | 2023-03-08 | 2023-03-08 | 一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN116244705B (zh) |
Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5590036A (en) * | 1994-06-01 | 1996-12-31 | Nippondenso Co., Ltd. | Failure-recovering sequential procedure teaching system and method thereof |
US20050118612A1 (en) * | 2003-08-01 | 2005-06-02 | Icosystem Corporation | Methods and systems for applying genetic operators to determine system conditions |
WO2008004498A1 (fr) * | 2006-07-06 | 2008-01-10 | Nec Corporation | Système, dispositif, procédé et programme de gestion des risques de sécurité |
CN109359884A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 南京航空航天大学 | 航空复杂装备结构件车间作业计划及重调度方法 |
CN111818007A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-10-23 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于量子遗传算法的漏洞修复收益优先级评估方法及电子装置 |
US20200412757A1 (en) * | 2019-06-26 | 2020-12-31 | Saudi Arabian Oil Company | Network security system and method for preemptively identifying or remediating security vulnerabilities |
CN114143110A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-04 | 湖北天融信网络安全技术有限公司 | 一种拟态设备的漏洞处理方法、装置及*** |
CN115222253A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-21 | 国网四川省电力公司信息通信公司 | 一种基于混沌局部搜索遗传算法的电力故障任务调度方法 |
CN115242295A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-25 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 一种卫星网络sdn多控制器部署方法及*** |
CN115689247A (zh) * | 2022-11-19 | 2023-02-03 | 南昌大学 | 一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法 |
-
2023
- 2023-03-08 CN CN202310217405.XA patent/CN116244705B/zh active Active
Patent Citations (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US5590036A (en) * | 1994-06-01 | 1996-12-31 | Nippondenso Co., Ltd. | Failure-recovering sequential procedure teaching system and method thereof |
US20050118612A1 (en) * | 2003-08-01 | 2005-06-02 | Icosystem Corporation | Methods and systems for applying genetic operators to determine system conditions |
WO2008004498A1 (fr) * | 2006-07-06 | 2008-01-10 | Nec Corporation | Système, dispositif, procédé et programme de gestion des risques de sécurité |
CN109359884A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-02-19 | 南京航空航天大学 | 航空复杂装备结构件车间作业计划及重调度方法 |
US20200412757A1 (en) * | 2019-06-26 | 2020-12-31 | Saudi Arabian Oil Company | Network security system and method for preemptively identifying or remediating security vulnerabilities |
CN111818007A (zh) * | 2020-05-13 | 2020-10-23 | 中国科学院软件研究所 | 一种基于量子遗传算法的漏洞修复收益优先级评估方法及电子装置 |
CN114143110A (zh) * | 2021-12-08 | 2022-03-04 | 湖北天融信网络安全技术有限公司 | 一种拟态设备的漏洞处理方法、装置及*** |
CN115222253A (zh) * | 2022-07-20 | 2022-10-21 | 国网四川省电力公司信息通信公司 | 一种基于混沌局部搜索遗传算法的电力故障任务调度方法 |
CN115242295A (zh) * | 2022-07-21 | 2022-10-25 | 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 | 一种卫星网络sdn多控制器部署方法及*** |
CN115689247A (zh) * | 2022-11-19 | 2023-02-03 | 南昌大学 | 一种基于改进遗传算法的整车物流调度优化方法 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
汪芊芊;蓝鲲;王海涛;: "运载火箭故障检测序列优化", 宇航学报, no. 04 * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN116244705B (zh) | 2024-01-12 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Zhang et al. | Multi-objective reliability redundancy allocation in an interval environment using particle swarm optimization | |
de Castro et al. | Maintenance resources optimization applied to a manufacturing system | |
Levitin et al. | Optimization of component allocation/distribution and sequencing in warm standby series-parallel systems | |
Soroudi et al. | Resiliency oriented integration of DSRs in transmission networks | |
Levitin et al. | Approximation algorithm for evaluating time-to-failure distribution of k-out-of-n system with shared standby elements | |
Ma et al. | Condition-based maintenance optimization for multicomponent systems under imperfect repair—based on RFAD model | |
Shafik et al. | Planning and reliability assessment to integrate distributed automation system into distribution networks utilizing binary hybrid PSO and GSA algorithms considering uncertainties | |
Kröger | Achieving resilience of large-scale engineered infrastructure systems | |
O'Halloran et al. | A graph theory approach to predicting functional failure propagation during conceptual systems design | |
CN116244705B (zh) | 一种商业卫星运控平台漏洞处理方法及相关设备 | |
Zheng et al. | Efficient multi-objective tabu search for emergency equipment maintenance scheduling in disaster rescue | |
Schutz et al. | An integrated strategy for efficient business plan and maintenance plan for systems with a dynamic failure distribution | |
Wang et al. | Resilience enhancement for multistate interdependent infrastructure networks: from a Preparedness Perspective | |
Maatouk et al. | Availability maximization and cost study in multi-state systems | |
CN111818007B (zh) | 一种基于量子遗传算法的漏洞修复收益优先级评估方法及电子装置 | |
CN117574422A (zh) | 一种基于共识算法的智能合约区块链处理方法及*** | |
Permann | Genetic algorithms for agent-based infrastructure interdependency modeling and analysis | |
CN109525437A (zh) | 配电网通信节点恢复方法和*** | |
CN115471121A (zh) | 一种针对任务的用户匹配方法、设备及介质 | |
Marseguerra et al. | System design optimization by genetic algorithms | |
Bosse et al. | Optimizing IT service costs with respect to the availability service level objective | |
Ouyang et al. | Does topological information matter for power grid vulnerability? | |
Paixao et al. | A recoverable robust approach for the next release problem | |
Huang et al. | Multiobjective multistate system preventive maintenance model with human reliability | |
Stathakis et al. | Minimising longest path length in communication satellite payloads via metaheuristics |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |