基于强化学习的异构资源调度自适应策略生成方法及系统

本发明是一种基于强化学习的异构资源调度自适应策略生成方法及系统，属于云计算安全领域。本发明系统包含容器模块、CVSS数据库利用模块、状态映射模块和防御环境。本发明方法包括：获取当前云环境中所有容器实例存入容器池，记录每种容器实例的异构属性和副本数，异构属性包括操作系统、CPU架构、容器运行时和应用软件的类型；计算当前容器池的漏洞利用难度与多维异构指标；利用强化学习模型决策防御策略，将当前容器池状态输入模型，决策防御策略，对容器池的漏洞利用难度和异构性指标加权求和计算奖励值。本发明综合考虑容器的多维异构属性和实时状态信息，自适应地选择最佳防御策略，以降低防御成本并提高系统实时响应能力和防御效果。