[发明专利]一种服务器资产扫描方法、系统、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种服务器资产扫描方法，其特征在于，包括：

获取所有采集器的性能指标参数和负载参数；

根据所述性能指标参数和所述负载参数计算每一所述采集器的当前周期权重；

将当前周期权重最高的采集器设置为目标采集器，并利用所述目标采集器对服务器进行资产扫描。

2.根据权利要求1所述服务器资产扫描方法，其特征在于，在根据所述性能指标参数和所述负载参数计算每一所述采集器的当前周期权重之后，还包括：

判断所有所述采集器的当前周期权重是否相同；

若是，则基于机器学习模型预测所有采集器的下一周期权重，并将下一周期权重最高的采集器设置为目标采集器；

若否，则执行所述将当前周期权重最高的采集器设置为目标采集器的操作。

3.根据权利要求2所述服务器资产扫描方法，其特征在于，所述基于机器学习模型预测所有采集器的下一周期权重，包括：

对所述性能指标参数和所述负载参数进行数据预处理和特征提取操作，得到特征数据；

将所述特征数据转换为词袋模型，并在所述机器学习模型的隐藏层中通过多并发方式和搜索模型算法将所述词袋模型中的词语与数据库中的预设词干进行对比，根据对比结果确定所述采集器的下一周期权重。

4.根据权利要求3所述服务器资产扫描方法，其特征在于，对所述性能指标参数和所述负载参数进行数据预处理和特征提取操作，得到特征数据，包括：

去除所述性能指标参数和所述负载参数中的标点符号得到参数文本；

截取所述参数文本中的文本词干，并将所述文本词干存储至目标文档；

在所述目标文档中添加预设词干，以便扩充所述目标文档中的词干数量；

将所述目标文档中的所有词干设置为所述特征数据。

5.根据权利要求3所述服务器资产扫描方法，其特征在于，在所述机器学习模型的隐藏层中通过多并发方式和搜索模型算法将所述词袋模型中的词语与数据库中的预设词干进行对比，包括：

基于所述负载参数的长度、顺序和词干类型在所述机器学习模型的隐藏层中通过多并发方式和搜索模型算法将所述词袋模型中的词语与数据库中的预设词干进行对比。

6.根据权利要求3所述服务器资产扫描方法，其特征在于，还包括：

获取所述采集器的历史性能指标参数和历史负载参数，根据所述历史性能指标参数和历史负载参数生成所述数据库中的预设词干。

7.根据权利要求2所述服务器资产扫描方法，其特征在于，在基于机器学习模型预测所有采集器的下一周期权重之后，还包括：

通过矩阵乘法运算和激活函数sigmoid的导数计算所述机器学习模型的预测结果的错误率；

若所述错误率小于预设值，则执行将下一周期权重最高的采集器设置为目标采集器的操作。

8.一种服务器资产扫描系统，其特征在于，包括：

参数获取模块，用于获取所有采集器的性能指标参数和负载参数；

权重计算模块，用于根据所述性能指标参数和所述负载参数计算每一所述采集器的当前周期权重；

资产扫描模块，用于将当前周期权重最高的采集器设置为目标采集器，并利用所述目标采集器对服务器进行资产扫描。

9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器调用所述存储器中的计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述服务器资产扫描方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令被处理器加载并执行时，实现如上权利要求1至7任一项所述服务器资产扫描方法的步骤。