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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容器中惡意軟件檢測(cè)

金逸靈 四川大學(xué)網(wǎng)絡(luò)空間安全學(xué)院; 成都610065

摘要：在容器環(huán)境下,存在著惡意軟件攻擊容器自身和宿主機(jī)的情況。為了檢測(cè)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(cè)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(cè)軟件;然后,提取待測(cè)軟件的可執(zhí)行代碼段,并將其轉(zhuǎn)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(cè)惡意軟件。在容器環(huán)境下實(shí)現(xiàn)該方法,并基于公開數(shù)據(jù)集VirusShare進(jìn)行測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能有效檢出容器中的惡意軟件。

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