一种基于行为学习的容器安全检测分析方法

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中文摘要：目前现有的容器安全检测方法普遍存在智能化程度不高、难以抵御防御规则外攻击的局限性.针对此问题,围绕危害容器安全的恶意行为,本文引入强化学习技术,设计实现了基于行为学习的容器安全检测分析框架.首先,本文构建了容器行为特征提取网络、安全检测策略网络和恶意行为分类网络,之后利用强化学习的序列决策和动态反馈特性基于容器安全行为测试数据集进行了应用实验,验证了本文方法的有效性,为容器安全防护提供了一种新的解决方案.

作者：

刘威、傅诣、袁曙光、白黎明

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作者单位：

中国电信股份有限公司重庆分公司

北京小佑科技有限公司

关键词：

虚拟化容器信息安全强化学习漏洞检测

出版年：

2024

保密科学技术

ISSN：

年,卷(期)：2024.(1)

参考文献量21