[发明专利]一种基于深度学习的大数据一体机容器集群风险预测方法在审
| 申请号： | 202110040854.2 | 申请日： | 2021-01-13 |
| 公开（公告）号： | CN112764878A | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 王海荣 | 申请（专利权）人： | 中科曙光（南京）计算技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F9/455 | 分类号： | G06F9/455;G06F8/41;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 柏尚春 |
| 地址： | 211805 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的大数据一体机容器集群风险预测方法，包括三个步骤：数据预处理、构建标准库和文件检测。(1)将Dockerfile文件解析并生成量化的符号向量，通过卷积神经网络模型输出Dockerfile文件的语义和结构特征；(2)将测试文件集输入K‑Means聚类算法模型分成存在存在风险和不存在风险两类，得到文件标准库；(3)待检测的Dockerfile文件的语义和结构特征输入KNN算法中进行风险预测并返回风险概率，如果存在风险则由用户决定是否对镜像进行放置。通过本发明的风险预测方法可以检测Dockerfile文件的风险和漏洞，从源头控制Docker容器的风险，提高大数据一体机容器集群的安全性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 数据 一体机 容器 集群 风险 预测 方法 | ||
【主权项】：
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