基于卷積神經網絡的容器中惡意軟件檢測
摘要：在容器環境下,存在著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網絡的容器中惡意軟件靜態檢測方法,旨在從源頭阻斷惡意軟件的攻擊行為。首先,通過無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,通過卷積神經網絡提取灰度圖像的多維局部特征用于檢測惡意軟件。在容器環境下實現該方法,并基于公開數據集VirusShare進行測試,實驗結果表明,該方法能有效檢出容器中的惡意軟件。
注: 保護知識產權,如需閱讀全文請聯系現代計算機雜志社
相關推薦
更多
