CN113419831B - 一种沙箱任务调度方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种沙箱任务调度方法和系统。所述沙箱任务调度方法包括，步骤A：获取任务来源及优先级因素；步骤B：计算每个任务的优先级评分；步骤C：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；步骤D：根据候选队列特征对优先级评分进行增益；步骤E：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。本发明的优点在于：通过优先权和增益量的设置，能够兼顾任务优先权和等待时间，在候选队列内任务数较多时，优先安排对该候选队列内的任务进行处理，从而动态的调整任务的优先级，防止任务等待时间过长，提高沙箱任务调度的服务质量。

Description

一种沙箱任务调度方法和系统
技术领域
本发明涉及文件安全技术领域，尤其涉及一种沙箱任务调度方法和系统。
背景技术
近年来所有的攻击事件中，攻击者在实施攻击时，为了逃避普通杀软等现有安全产品的查杀，均会采用免杀木马或者特种木马，然后通过邮件投递、欺骗下载等手段，给目标植入恶意文件。传统的恶意软件检测方法无法快速有效检测数量庞大、变种且免杀多变的恶意软件。通过具有一定规模的分布式沙箱集群，能够迅速生成检测恶意程序的平台，以便在恶意软件出现的第一时间就能够获取到恶意文件的行为数据并进行分析，判断是否为恶意软件，依据是恶意文件在沙箱中运行产生的行为特征。为了高效地检测这些大量的恶意文件，优化文件沙箱检测服务的体验，文件沙箱任务调度方法应运而生。
文件沙箱任务调度是指在特定的虚拟运行环境下，根据一定的文件沙箱使用规则，在不同的文件沙箱资源使用者之间进行任务调度调整的过程。这些文件沙箱资源使用者对应着一个虚拟沙箱检测服务，每个检测任务在操作系统中对应于一个虚拟沙箱运行环境。实现文件沙箱检测任务的资源调度：虚拟机的出现使得文件沙箱检测任务都被封装在一个虚拟机内部，通过任务调度方法实现沙箱检测资源的调度。
文件沙箱检测是在虚拟化技术基础上的分布式、并行运行等传统计算技术的基础上发展起来的，公开号为CN112507330A的发明专利申请公开了一种基于分布式沙箱的恶意软件检测系统，对不同的用户采用不同的方式进行沙箱资源的调度，该调度方法仅考虑了用户的区别，在任务量较少时，能够及时的进行任务的处理，然而当任务量较多时，则会有大量任务排队处理，现有的文件沙箱任务调度基本上是按照时间顺序把待检测文件放入任务队列进行调度，导致高优先级的任务与低优先级的任务共同排队处理，无法得到优先处理；而如果仅考虑任务的优先级，又会导致在高优先级的任务较多时，低优先级的任务一直在排队得不到处理，因此如何兼顾任务的优先级和任务的完成时间成为了沙箱任务调度追求的主要目标。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于提供一种综合考虑任务情况的沙箱任务调度方法及系统。
本发明是通过以下技术方案解决上述技术问题的：一种沙箱任务调度方法，包括，
步骤A：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
步骤B：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
步骤C：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
步骤D：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；
步骤E：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。
本发明通过文件来源及其他因素确定任务的优先级，从而对重要任务进行优先分配，同时基于候选队列的特征，如候选队列中等待的任务数，调整优先级评分，从而能够在候选队列内任务数较多时，优先安排对该候选队列内的任务进行处理，从而动态的调整任务的优先级，防止任务等待时间过长，提高沙箱任务调度的服务质量。
优选的，所述任务来源包括用户上传、API调用上传、流量还原和爬虫抓取的一种或几种。
优选的，步骤B中通过以下公式计算每个任务的优先级评分，
X＝αawa*αbwb
其中，wa为文件来源在优先级评分中的权重；wb为优先级因素在优先级评分中的权重；αa为任务的文件来源优先级评分值，αb为优先级因素的优先级评分值。
优选的，所述候选队列特征包括：候选队列中任务平均处理时长、任务等待时间、候选队列中待处理任务数量、候选队列中任务数量历史趋势、任务的存储节点、所有计算资源负载量、计算资源的负载趋势统计量、待处理任务类型、任务在任务候选队列中的顺序中的一种或几种。
优选的，步骤D中根据候选队列特征对优先级评分进行增益的公式为：
Y＝X*(1+X1)*(1+X2)*…*(1+Xi)
其中，X为增益处理前任务的优先级评分，Xi为与候选队列特征对应的优先级评分增益量。
优选的，将任务与沙箱资源建立映射关系的方法为：为每个沙箱资源建立执行队列，设置执行队列的任务阈值，根据调整增益后的优先级评分查找优先级最大的待分配任务，查找能够处理所述待分配任务且执行队列未满的沙箱资源，将待分配任务加入到每个沙箱资源的执行队列中，获取每个沙箱资源处理完成待分配任务的时间，将待分配任务加入到完成时间最早的沙箱资源对应的执行队列内，并从其他执行队列和候选队列内删除所述待分配任务，沙箱资源按照加入执行队列的顺序依次处理任务。
优选的，任意候选队列中的任务发生变化时，根据步骤D更新所有任务的优先级评分，并重新执行步骤E。
优选的，还包括定期根据步骤D更新优先权平方并根据步骤E建立任务与沙箱资源的映射关系的步骤。
本发明还提供了一种沙箱任务调度系统，包括，
任务输入模块：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
预处理模块：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
队列分配模块：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
评分调整模块：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；
任务分发模块：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。
本发明提供的一种沙箱任务调度方法和系统的优点在于：通过文件来源及其他因素确定任务的优先级，从而对重要任务进行优先分配，同时基于候选队列的特征，如候选队列中等待的任务数，调整优先级评分，从而能够在候选队列内任务数较多时，优先安排对该候选队列内的任务进行处理，从而动态的调整任务的优先级，防止任务等待时间过长，提高沙箱任务调度的服务质量。
附图说明
图1为本发明的实施例提供的沙箱任务调度方法的流程图；
图2为本发明的实施例提供的沙箱任务调度系统的示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本实施例提供了一种沙箱任务调度方法，包括
步骤A：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
步骤B：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
步骤C：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
步骤D：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；
步骤E：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。
本实施例通过文件来源及其他因素确定任务的优先级，从而对重要任务进行优先分配，同时基于候选队列的特征，如候选队列中等待的任务数，调整优先级评分，从而能够在候选队列内任务数较多时，优先安排对该候选队列内的任务进行处理，从而动态的调整任务的优先级，防止任务等待时间过长，提高沙箱任务调度的服务质量。
本实施例提供的具体方法如下：
步骤A：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
其中，任务来源及优先级因素如下：
Figure BDA0003129583160000041
步骤B：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
所述文件来源和优先级因素在优先级评分中的权重分别为wa和wb，文件来源的优先级评分为：
文件来源 优先级评分
用户上传 100
API调用上传 80
流量还原 60
爬虫获取 40
优先级因素的优先级评分分别为：
来源优先级示例 优先级评分示例
VIP用户 100
普通用户 50
重要系统API调用上传 100
一般系统API调用上传 50
重点类型文件 100
一般类型文件 50
爬虫源质量高 100
爬虫源质量中 80
爬虫源质量低 60
则任务的优先级评分为
X＝αawa*αbwb
其中，αa为任务的文件来源优先级评分，αb为优先级因素的优先级评分；本实施中，任务来源的权重为wa＝0.6，优先级因素的权重为wb＝0.4。
例如，一项普通用户上传的任务，其优先权评分为100*0.6+50*0.4＝80。
步骤C：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
则在本实施例中，总共形成四个候选队列，通过设置最大任务数，以及优先权评分增益量的设置，能够协调各候选队列内的任务，对不同来源的任务及时进行处理，防止低优先权的任务被高优先级来源的任务挤压，长期排队滞留，影响服务质量。
步骤D：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；
本实施例提供的优先级评分的增益规则如下：
Figure BDA0003129583160000051
Figure BDA0003129583160000061
Figure BDA0003129583160000071
其中各项规则中的上下限及增益量可根据需要进行调整确定，具体增益项目也可在本实施例公开的项目基础上进行适当调整，本实施例的设置具体如下：
Figure BDA0003129583160000072
Figure BDA0003129583160000081
Figure BDA0003129583160000091
其中，优先权评分衰减时对应的增益量为负值，则调整增益量后的任务优先权Y为：
Y＝X*(1+X1)*(1+X2)*…*(1+Xi)
其中，X为增益处理前任务的优先级评分，Xi根据增益情况确定。需要注意的是，在更新优先权评分时，X的数值应为前一次增益后的优先权评分，从而将优先权的历史动态反应在最终的优先权评分中，而不是仅依赖原始优先权评分进行增益，使长时间等待的低优先权任务能够随着优先权评分的更新，持续获得优先权评分的增益，从而有机会先于等待时间较短的高优先权任务被处理，避免在同一候选队列中，低优先权的任务被长期搁置。
其中，沙箱资源负载一项，如果CPU、内存、IO使用率、网络带宽使用率和硬盘使用率中的任意一项超过80％，则衰减优先权评分，如果CPU、内存、IO使用率、网络带宽使用率和硬盘使用率的负载平均值小于总资源的50％，则优先级评分增长。
本实施例综合考虑了整个候选队列的平均处理时长、候选队列的饱和度、任务文件分配到不同沙箱资源时的传输时间差异，以及对通道的占用情况、沙箱资源的负载情况、任务的排列顺序等情况，对优先权评分进行合理的增益调整，以降低任务的等待时间，合理的分配任务，提高服务质量。
步骤E：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。
将任务与沙箱资源建立映射关系的方法为：为每个沙箱资源建立执行队列，设置执行队列的任务阈值，根据调整增益后的优先级评分查找优先级最大的待分配任务，查找能够处理所述待分配任务且执行队列未满的沙箱资源，将待分配任务加入到每个沙箱资源的执行队列中，获取每个沙箱资源处理完成待分配任务的时间，将待分配任务加入到完成时间最早的沙箱资源对应的执行队列内，并从其他执行队列和候选队列内删除所述待分配任务，沙箱资源按照加入执行队列的顺序依次处理任务。
在进行任务分配时，如果任意候选队列中的任务发生变化时，即任务被加入到执行队列，或新任务加入到候选队列时，根据步骤D更新所有任务的优先级评分，并重新执行步骤E。
还包括定期根据步骤D更新优先权平方并根据步骤E建立任务与沙箱资源的映射关系的步骤。
在具体执行时，还可以考虑一些意外情况，并触发优先权评分更新，意外情况可包括：
a.指定数量沙箱资源在一段时间内不释放；
b.候选队列中待处理任务数量达到一定的比例；
c.任务平均处理时长超过服务质量需求一定比例；
d.任务等待沙箱资源进行处理超过一定的时长；
e.其他例外情况。
在沙箱资源对任务进行处理后，可将任务执行日志保存，通过现有技术分析任务执行日志，进行恶意行为分析并输出分析报告。
参考图2，本实施例还提供了一种沙箱任务调度系统，包括，
任务输入模块：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
预处理模块：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
队列分配模块：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
评分调整模块：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；
任务分发模块：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系。
以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，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发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种沙箱任务调度方法，其特征在于：包括，
步骤A：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
步骤B：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
步骤C：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
步骤D：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；步骤D中根据候选队列特征对优先级评分进行增益的公式为：
Y＝X*(1+X1)*(1+X2)*…*(1+Xi)
其中，X为增益处理前任务的优先级评分，Xi为与候选队列特征对应的优先级评分增益量；
步骤E：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系；将任务与沙箱资源建立映射关系的方法为：为每个沙箱资源建立执行队列，设置执行队列的任务阈值，根据调整增益后的优先级评分查找优先级最大的待分配任务，查找能够处理所述待分配任务且执行队列未满的沙箱资源，将待分配任务加入到每个沙箱资源的执行队列中，获取每个沙箱资源处理完成待分配任务的时间，将待分配任务加入到完成时间最早的沙箱资源对应的执行队列内，并从其他执行队列和候选队列内删除所述待分配任务，沙箱资源按照加入执行队列的顺序依次处理任务。
2.根据权利要求1所述的沙箱任务调度方法，其特征在于：所述任务来源包括用户上传、API调用上传、流量还原和爬虫抓取的一种或几种。
3.根据权利要求1所述的沙箱任务调度方法，其特征在于：步骤B中通过以下公式计算每个任务的优先级评分，
X＝αawa*αbWB
其中，wa为文件来源在优先级评分中的权重；wb为优先级因素在优先级评分中的权重；αA为任务的文件来源优先级评分值，αb为优先级因素的优先级评分值。
4.根据权利要求1所述的沙箱任务调度方法，其特征在于：所述候选队列特征包括：候选队列中任务平均处理时长、任务等待时间、候选队列中待处理任务数量、候选队列中任务数量历史趋势、任务的存储节点、所有计算资源负载量、计算资源的负载趋势统计量、待处理任务类型、任务在任务候选队列中的顺序中的一种或几种。
5.根据权利要求1所述的沙箱任务调度方法，其特征在于：任意候选队列中的任务发生变化时，根据步骤D更新所有任务的优先级评分，并重新执行步骤E。
6.根据权利要求1或5所述的沙箱任务调度方法，其特征在于：还包括定期根据步骤D更新优先权评分并根据步骤E建立任务与沙箱资源的映射关系的步骤。
7.一种沙箱任务调度系统，其特征在于：包括，
任务输入模块：获取任务文件，记录任务来源及优先级因素；
预处理模块：为任务来源和优先级因素分别赋予优先级评分值，并确定任务来源和优先级因素的权重，计算每个任务的优先级评分；
队列分配模块：根据任务来源将任务分配到对应的候选队列，设置候选队列的最大任务数；
评分调整模块：根据候选队列特征对优先级评分进行增益，选择优先级评分最高的查找匹配的沙箱资源，所述候选队列特征包括候选队列中等待处理的任务数；评分调整模块中根据候选队列特征对优先级评分进行增益的公式为：
Y＝X*(1+X1)*(1+X2)*…*(1+Xi)
其中，X为增益处理前任务的优先级评分，Xi为与候选队列特征对应的优先级评分增益量；
任务分发模块：在满足任务需求的沙箱资源中，选择处理该任务时完成时间最早的沙箱资源与该任务建立映射关系；将任务与沙箱资源建立映射关系的方法为：为每个沙箱资源建立执行队列，设置执行队列的任务阈值，根据调整增益后的优先级评分查找优先级最大的待分配任务，查找能够处理所述待分配任务且执行队列未满的沙箱资源，将待分配任务加入到每个沙箱资源的执行队列中，获取每个沙箱资源处理完成待分配任务的时间，将待分配任务加入到完成时间最早的沙箱资源对应的执行队列内，并从其他执行队列和候选队列内删除所述待分配任务，沙箱资源按照加入执行队列的顺序依次处理任务。
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