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申请/专利权人：广州锦高信息科技有限公司
摘要：本发明公开了漏洞扫描剩余时间的智能估算方法和系统，其获取影响漏洞扫描时间的关键参数；然后量化影响漏洞扫描时间的关键参数形成向量；统计历史数据中漏洞扫描过程中具有代表性的样本计算机的漏洞扫描时间及对应的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量，以此作为依据，计算具有代表性的样本计算机的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量与目标向量的距离估算目标计算机的漏洞扫描剩余时间，本申请能够做到精准的估算漏洞扫描剩余时间的。
主权项：1.漏洞扫描剩余时间的智能估算方法，其特征在于，包括步骤有:首先获取影响漏洞扫描时间的关键参数；然后量化影响漏洞扫描时间的关键参数形成向量；统计历史数据中漏洞扫描过程中具有代表性的样本计算机的漏洞扫描时间及对应的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量；然后形成映射表，映射表记录每一个具有代表性的样本计算机的漏洞扫描时间及对应的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量，并且每一个具有代表性的样本计算机的漏洞扫描时间及对应的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量构成一个映射关系，即具有代表性的样本计算机的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量指向该具有代表性的样本计算机的漏洞扫描时间；然后在对目标计算机漏洞扫描之前先获取目标计算机的“影响漏洞扫描时间的关键参数”，然后量化目标计算机的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成目标计算机的向量并定义为目标向量，计算映射表记录的所有的具有代表性的样本计算机的“影响漏洞扫描时间的关键参数”形成的向量与目标向量的距离并定义为目标距离，根据目标距离估算目标计算机的漏洞扫描剩余时间；影响漏洞扫描时间的关键参数有：操作系统的版本、CPU性能指标、内存容量、存储IO速度、文件数量和文件大小总和、网络带宽和网络延迟；量化影响漏洞扫描时间的关键参数，包括：将影响漏洞扫描时间的关键参数作为向量的不同维度；对数值型参数使用min-max标准化或Z-score标准化，使得每个维度的数据在0-1之间；创建一个包含所有影响漏洞扫描时间的关键参数的向量；通过向量之间的距离值表征向量的差异。
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权利要求：
百度查询： 广州锦高信息科技有限公司 漏洞扫描剩余时间的智能估算方法和系统
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