本发明实施例公开了一体化网络攻击取证溯源方法、系统、设备及存储介质，涉及网络安全技术领域，本发明实施例通过软、硬件两方面技术改进，创新性地实现了取证溯源的一体化操作。使用本发明实施例进行网络攻击取证溯源时，取证、分析、溯源、存档全部在一个设备上完成，无须外部装置辅助进行数据转移和导入导出操作，解决现有设备设计繁琐和存在安全隐患问题。
本发明涉及一种基于大数据统计的用户账户数据处理方法，包括以下步骤，步骤a，检测用户账户活跃信息;步骤b，向用户账户发送特定权益;统计模块采集统计周期内用户账户的消费次数，并将用户账户的消费次数发送至处理中心，处理中心对采集的用户账户的消费次数进行分析，判定其是否为活跃账户;当采集的用户账户的消费次数不为活跃账户时，统计模块对单个统计周期内用户账户的消费金额进行整合，处理中心对用户账户的消费金额进行分析，判断是否该用户账户发送特定权益，通过本发明，解决了特定权益发放是基于工作人员人工判断，浪费人力，存在容易出错，不够智能，十分不便的问题。
本实用新型属于产品加工技术领域，尤其为一种网络设备安全产品加工的压紧结构，包括底板，所述底板的上表面固定连接有支撑柱;本实用新型，通过滑动板、支撑件和第二滑杆等的设置，将需要压紧的产品放置于底板的上表面并位于两个滑动板之间，并通过调节滑动板的位置，使得两个滑动板对产品进行夹持固定，便于后期压紧工作的进行，通过定位螺栓的设置，使得定位螺栓的底端与底板的上表面相搭接，可以对滑动板的位置进行限位，通过电动缸和施压板的设置，通过控制器控制电动缸的伸缩，电动缸的缩短或伸长带动施压板的移动，施压板的下表面与产品相搭接，对产品进行压紧，改善了以往通过人工进行压紧的方式，提高了工作效率。
本实用新型属于散热器技术领域，尤其为一种便于组装的网络安全设备用散热器，包括底座，所述底座的顶部开设有第三凹槽，所述第三凹槽内壁的底部固定连接有伸缩组件和减震器;本实用新型，通过转动把手能够通过转轴实现带动第一丝杆和第二丝杆转动的目的，能够使螺纹套和滑套带动卡板左右移动，实现对卡槽的卡接与分离，进而达到对盖板的固定与拆卸，实现快捷组装的目的，同时便于检修，散热片和散热风扇工作，能够将网络安全设备产生的热量传输至散热窗进行散热，同时增加空气流通速度，提高散热效果，整个装置摒弃传统螺丝连接组装方式，采用卡接方式，便于组装拆卸，省事省力，结构合理，使用方便，实用性强。
本发明提供多端口微网能量路由器，包括高压网侧变流器端口、低压交流负载端口、低压直流负载端口和交流配电网，低压交流负载端口和低压直流负载端口通过高压网侧变流器端口连接至直流母线，经由直流母线通过高压网侧变流器端口与交流配电网相连，高压网侧变流器用于实现直流母线电压的稳定控制，且当直流母线电压超过设定范围时切除整个路由器，以保护能量路由器和低压侧电气设备的安全，直流母线用于分布式电源及储能设备的接入，且通过直流母线电压的变化情况反映系统的功率流动和实时能置平衡。本发明能够实现不同交直流制式、不同电压等级间的互联和双向能量传递，为电气设备提供标准化接口，实现电能在系统内的双向传输。
北京凌云雀科技有限公司申请提供了一种开放虚拟网络的部署方法及装置 ，应用于基于Kube‑ovn构建的Kubernetes系统，该方法包括：针对Openstack的各个服务，建立对应的功能;根据开放虚拟网络OVN的配置信息，对Openstack的虚拟网络服务对应的功能进行插件配置，得到虚拟网络服务插件配置后的Openstack;通过所述虚拟网络服务插件配置后的Openstack部署虚拟机实例，并划分子网，以使所述Kubernetes系统的部署功能根据Openstack的子网划分进行网络规划，得到部署后的OVN。本申请实施例所提出的一种开放虚拟网络的部署方法，实现了在一个OVN系统下的Openstack和Kubernetes混合部署，并进一步实现了Openstack和Kubernetes的网络互通、网络隔离和网络自定义规划，从而提高了Kubernetes系统的安全性，为提高宿主机的资源利用率奠定了基础。
本发明实施例公开了一种基于Lua的工控私有协议检测方法及装置，其中，所述方法包括：利用UI组件以可视化的方式进行组态和Lua编程，定义工控私有协议;其中，所述工控私有协议包括协议格式和扩展的检测逻辑;触发预设的Lua虚拟机启动，并加载定义的所述工控私有协议包括的协议格式和扩展的检测逻辑;基于预设的工控DPI引擎和所述Lua虚拟机实现协议的解析和检测。采用本发明所述的基于Lua的工控私有协议检测方法，能够从工控私有协议的定义到过滤规则的生成形成一体化过程，用户无需更多的介入，大大节省了用户的精力和时间，更加直观和易用性更强，且不需要公开私有协议内容，也不需要重新编码工控DPI引擎解码和检测逻辑。
发明实施例公开了一种聚类算法中簇数量确定方法、系统、设备及存储介质，本发明实施例根据数据的分布特点构建出判别指数算法，通过判别指数算法建立簇数量与判别指数的关系，取判别指数最小时对应的簇数量作为确定的簇数量，克服了传统聚类算法需要手工指定或者经验指定簇数量的随意性的问题，提升了聚类的效果;与已有的考虑数据分布轮廓系数方法和肘部法相比，确定簇数量过程中更加充分地考虑了数据集数据分布的特点，使聚类效果更好。
