基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的容器中惡意軟件檢測
摘要：在容器環(huán)境下,存在著(zhù)惡意軟件攻擊容器自身和宿主機的情況。為了檢測容器中的惡意軟件,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的容器中惡意軟件靜態(tài)檢測方法,旨在從源頭阻斷惡意軟件的攻擊行為。首先,通過(guò)無(wú)方式獲取容器中的待測軟件;然后,提取待測軟件的可執行代碼段,并將其轉換為灰度圖像;最后,通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )提取灰度圖像的多維局部特征用于檢測惡意軟件。在容器環(huán)境下實(shí)現該方法,并基于公開(kāi)數據集VirusShare進(jìn)行測試,實(shí)驗結果表明,該方法能有效檢出容器中的惡意軟件。
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