南京邮电大学学报(自然科学版)

作者：邵思思,李　奎,尧海昌,杨卫东,尤　帅,刘　强,刘尚东,季一木

单位：南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心，江苏南京　２１００２３南京邮电大学计算机学院，江苏南京　２１００２３南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与大数据处理研究所，江苏南京　２１００２３南京邮电大学高性能计算与智能处理工程研究中心，江苏南京　２１００２３

关键词：容器集群；镜像安全；卷积神经网络；特征金字塔网络

基金：国家重点研发计划专项（２０１７ＹＦＢ１４０１３００，２０１７ＹＦＢ１４０１３０２）、国家自然科学基金（６１７０２２８０，６１９０２１９４）、江苏省自然科学基金优秀青年基金（ＢＫ２０１７０１００）、江苏省重点研发计划（ＢＥ２０１７１６６）、江苏省自然科学基金（ＢＫ２０１７０９００）、江苏省六大人才高峰（ＪＹ０２）、江苏省教育厅高等学校自然科学（１９ＫＪＢ５２００４６）、博士后创新人才支持计划（ＢＸ２０１８０１４６）、中国博士后科学基金（２０１９Ｍ６６１９０１）、江苏省博士后科研资助计划（２０１９Ｋ

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。

来源：2021年第2期

《南京邮电大学学报(自然科学版)》期刊编辑部

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