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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115220736B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210843257.8，技术领域涉及：G06F8/60；该发明授权一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法是由兰小龙;何俊江;李涛;王运鹏;童睿媛;李宜鸿设计研发完成，并于2022-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法，包括以下步骤：步骤1：构建靶机分类模型，对模型进行训练；步骤2：将需要的靶机特征值输入步骤1训练的分类模型得到目标靶机，根据目标靶机获取需要的靶机；步骤3：根据步骤2得到的靶机关键文件创建靶标配置文件；步骤4：解析靶标配置文件，调用OPENSTACKAPI完成靶标部署；本发明引入机器学习的手段实现靶机的预测，基于OpenStack提出并实现了靶标的自动化部署方案，免去了与OpenStack在WEB界面交互的过程，提升了部署靶机的效率。

本发明授权一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法在权利要求书中公布了：1.一种基于OPENSTACK的靶标自动化部署方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：构建靶机分类模型，对模型进行训练；自定义关键词将靶机分为了WEB、提取、CTF、代码执行、暴力破解、漏洞利用、数据库、其它和未知共计九种特征；将上述特征抽象出来后，原始数据集还包含靶机漏洞利用难度、靶机是否开启DHCP、靶机操作系统、靶机大小、靶机存储类型共计14个特征；将收集的靶机数据集转换为仅包含具体数值的数据集后，使用TSNE降维方法将靶机数据集的维度降低在2维空间内；对数据集进行聚类操作，得到N个子类；平衡数据集即可得到训练决策树模型所需的数据集； 步骤2：将需要的靶机特征值输入步骤1训练的分类模型得到目标靶机，根据目标靶机获取需要的靶机；使用YAML语言对靶机关键信息进行定义，靶机关键文件描述了网络的数量，靶机的特征； 步骤3：根据步骤2得到的靶机关键文件创建靶标配置文件；靶标配置文件包括网络模块、路由模块和靶机模块；脚本会按照networks：number字段创建相应数量的网络；根据networks：link，创建对应的路由；根据vms：networks将靶机部署在对应的网段下；根据vms：floatingIP自动为靶机绑定浮动IP； 步骤4：解析靶标配置文件，调用OPENSTACKAPI完成靶标部署。

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