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基于双流深度学习的Dockerfile安全误配置检测方法
1
作者
赵宁
王金双
崔帅
《计算机科学》
北大核心
2025年第10期395-403,共9页
Dockerfile错误配置容易引发容器安全漏洞。现有检测方法侧重于文本的结构分析和语义理解,缺乏对指令使用频率、镜像层数、代码复杂度等度量特征的关注,准确率不高。针对该问题,提出一种融合特征度量与深度语义理解的双流深度学习检测...
Dockerfile错误配置容易引发容器安全漏洞。现有检测方法侧重于文本的结构分析和语义理解,缺乏对指令使用频率、镜像层数、代码复杂度等度量特征的关注,准确率不高。针对该问题,提出一种融合特征度量与深度语义理解的双流深度学习检测方法。该方法首先采用静态检测工具识别并标注含有安全误配置的Dockerfile样本;然后构建抽象语法树解析并提取代码度量特征,并使用随机森林算法进一步筛选关键安全特征;最后提取文本信息和安全特征度量信息,输入双流模型进行检测。该模型采用双向长短期记忆网络追踪指令序列前后依赖,挖掘深度语义关联;应用Transformer模型构建高维度量表示,捕捉度量到安全配置缺陷的复杂映射;使用卷积神经网络子层和ReLU激活函数融合双流信息,实现Dockerfile安全误配置检测。实验表明,所提方法的查准率、查全率和F1值分别达到了96%,98%和97%,其性能相较于已有检测方法有所提升,可以有效识别Dockerfile安全误配置。
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关键词
容器
安全
Dockerfile
安全误配置检测
深度学习
双流模型
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职称材料
题名
基于双流深度学习的Dockerfile安全误配置检测方法
1
作者
赵宁
王金双
崔帅
机构
陆军工程大学指挥控制工程学院
出处
《计算机科学》
北大核心
2025年第10期395-403,共9页
文摘
Dockerfile错误配置容易引发容器安全漏洞。现有检测方法侧重于文本的结构分析和语义理解,缺乏对指令使用频率、镜像层数、代码复杂度等度量特征的关注,准确率不高。针对该问题,提出一种融合特征度量与深度语义理解的双流深度学习检测方法。该方法首先采用静态检测工具识别并标注含有安全误配置的Dockerfile样本;然后构建抽象语法树解析并提取代码度量特征,并使用随机森林算法进一步筛选关键安全特征;最后提取文本信息和安全特征度量信息,输入双流模型进行检测。该模型采用双向长短期记忆网络追踪指令序列前后依赖,挖掘深度语义关联;应用Transformer模型构建高维度量表示,捕捉度量到安全配置缺陷的复杂映射;使用卷积神经网络子层和ReLU激活函数融合双流信息,实现Dockerfile安全误配置检测。实验表明,所提方法的查准率、查全率和F1值分别达到了96%,98%和97%,其性能相较于已有检测方法有所提升,可以有效识别Dockerfile安全误配置。
关键词
容器
安全
Dockerfile
安全误配置检测
深度学习
双流模型
Keywords
Container security
Dockerfile
Security misconfiguration detection
Deep learning
Dual-stream model
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于双流深度学习的Dockerfile安全误配置检测方法
赵宁
王金双
崔帅
《计算机科学》
北大核心
2025
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