一种基于深度学习的Docker风险预测方法研究
Journal of Nanjing University of Posts and Telecommunications(Natural Science)（2021）
摘要
相较于传统虚拟机集群,容器集群更能确保集群资源弹性供给的可靠性和时效性,以Docker为代表的新代容器技术已经成为主流.Docker安全隐患已经成为阻碍Docker发展的关键因素,Docker容器基于镜像搭建,镜像的安全直接决定了容器的安全,而Docker镜像是Docker安全中相对较弱的环节.Docker通过Dockerfile文件中的指令自动生成镜像,因而针对Dockerfile文件,提出一种基于深度学习的Docker风险预测方法,对Dockerfile文件进行安全风险评估,输出风险程度,从源头对镜像进行风险控制.通过实验与其他几种传统方法对比表明,该方法能够有效判断Dockerfile文件是否存在风险.
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