关键词:
云计算
强化学习
密码按需服务
作业流编排
摘要:
密码任务是网络安全的重要支撑手段,在商业应用中需求日益增长。然而,面对算法多样性、高并发、任务交叉及负载突增等挑战,传统本地部署的密码服务器难以应对复杂多变的网络环境。云计算凭借强大的计算能力、低成本、高扩展性和灵活部署优势,成为承载密码任务的理想平台。然而,云环境下密码服务器的分布式部署也带来了资源编排的复杂性,尤其在高并发和负载波动场景下,任务的高效编排与资源的最优匹配成为亟待解决的关键问题。
为此,本文围绕面向任务的智能化密码服务系统展开研究,重点聚焦于任务表示、编排优化与系统实现三大核心方向,主要工作如下:
(1)提出一种参数化的密码任务表示框架,实现对多样化任务的统一建模与智能解析。该框架包括结构化的任务拆解与服务抽象机制,并结合大语言模型的语义理解能力,对任务的上下文语义与关键参数(如算法类型、加密强度、计算量等)进行深度建模与参数化生成,为后续编排优化提供结构化输入。
(2)设计一种面向强化学习的智能编排算法,将编排过程建模为多目标优化的作业流编排问题,采用多智能体强化学习方法实现密码资源的高效匹配与动态编排。通过与传统编排策略的对比实验,验证了所提方法在系统吞吐量、任务响应时间与负载均衡性等方面的显著性能优势。
(3)设计并实现一个具备可视化管理能力的智能化密码服务原型系统,支持对多种密码服务器设备(包括IPSec VPN网关、签名验签服务器、密码管理服务器及数字证书服务器等)进行统一接入。系统通过图形化界面实现拓扑搭建、任务监控与资源管理,提升了系统的易用性与实用价值。