本发明专利技术涉及解密任务调度技术领域，具体为基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统。本发明专利技术通过引入深度学习算法和Q学习方法，基于密文的解密任务调度特征矩阵和计算节点的实时资源信息进行高效任务调度。深度学习优化模块通过模拟调度任务，自动选择合适计算节点并优化任务分配，显著提高解密任务的处理效率。通过解密任务路径识别算法，系统实现动态任务分配，实时监控任务的迁入和迁出，及时发现计算节点负载过重的情况，自动迁移任务到负载较轻的节点，保证系统的负载均衡并避免过载现象。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及解密任务调度，具体为基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统。
技术介绍
1、随着信息技术的迅速发展，数据安全和隐私保护成为重要议题。在此背景下，加密解密技术在保护数据安全方面发挥着至关重要的作用。尤其是在密码学领域，彩虹表被广泛应用于破解加密密码，尤其是用于暴力破解方法无法快速处理的哈希函数。彩虹表利用事先计算好的哈希值与原文之间的映射关系，从而加速破解过程。然而，随着加密算法的复杂性提升，尤其是涉及迭代次数、加盐和密钥的复杂加密算法，传统的彩虹表方法面临巨大的内存占用和计算负担，使得破解效率降低。
2、为了高效执行复杂的解密任务，分布式计算逐渐成为一种解决方案。分布式解密系统通过将解密任务分配到多个计算节点进行并行处理，显著提高了任务处理的速度。然而，任务调度问题已经成为一个关键挑战。由于不同计算节点的性能、负载和资源限制不同，如何动态、智能地分配任务以实现最优的负载均衡和效率，已经成为该领域的研究热点。
3、针对上述问题，有必要提出基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统。
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【技术保护点】
1.基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，包括数据采集模块和深度学习优化模块，其特征在于；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，还包括分布式计算调度模块和信号匹配与执行控制模块：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，采集的密文元数据包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，计算各个密文的加密方法属于的概率的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系...
【技术特征摘要】
1.基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，包括数据采集模块和深度学习优化模块，其特征在于；
2.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，还包括分布式计算调度模块和信号匹配与执行控制模块：
3.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，采集的密文元数据包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特征在于，计算各个密文的加密方法属于的概率的具体过程为：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习优化的分布式彩虹表解密任务调度系统，其特...
【专利技术属性】
技术研发人员：王晓东，魏琳榕，张明华，范瑞远，吴诗娟，
申请(专利权)人：济南蓝剑钧新信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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