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一种基于深度学习的Docker风险预测方法研究

2021-05-28邵思思尧海昌杨卫东刘尚东季一木

关键词:特征提取

邵思思,李 奎,尧海昌,杨卫东,尤 帅,刘 强,2,3,4,刘尚东,2,3,4,季一木,2,3,4

(1.南京邮电大学计算机学院,江苏 南京 210023 2.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 3.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 4.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)

近几年,云计算作为一种新型的计算形式快速地发展起来,它是以虚拟化机制为核心,以Internet为载体,以规模的计算、存储和数据资源组成的信息资源池为支撑,按照用户需求动态地提供虚拟化、可伸缩的信息服务[1]。 在早期计算领域中[2],虚拟机(VM)是云计算环境中的常用资源。对于云服务提供商,虚拟机有助于提高硬件资源的利用率。对于云客户,它支持提供弹性资源并提供一系列服务集合。 但随着Docker技术[3-4]的发展,传统部署带来的问题越来越严重,因为多个应用对运行环境的要求不同,导致应用部署产生了很多麻烦[5-7]。 由传统虚拟机集群为基础的云计算集群逐渐转变为以Docker物理节点为集群的方式。Docker是一种轻量级、可移植、自包含的软件打包技术,使应用程序可以几乎在任何地方以相同的方式运行[8]。Docker采用客户端/服务器(C/S)的架构模式,客户端向服务器发送请求,服务器负责构建、运行和分发容器。

随着Docker应用的规模越来越大,领域越来越广泛,人们越来越关注容器安全方面的问题[9-12]。这不仅仅是一个技术性问题,更是一种意识性问题。Docker目前已经在安全方面做了一定的工作,包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;……

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