9、基于规则的容器化环境安全监控

基于规则的容器化环境安全监控

1. 容器与安全

在容器化环境中,Linux 内核的控制组(cgroups)和命名空间(Namespaces)是容器的基本组成部分,它们分别用于资源限制(CPU、内存、IO)和进程隔离。目前 Linux 提供了七种命名空间,包括 cgroups、IPC、网络、挂载、PID、用户和 UTS。

除了这些基本机制,大多数容器运行时还支持一些已有的 Linux 安全机制,具体如下:
- 强制访问控制(MAC) :可以使用 AppArmor 和 SELinux,它们基于 Linux 安全模块(LSM)框架,能够限制进程的权限,减轻攻击带来的危害。
- 安全计算模式(seccomp) :可实现一个基本的沙箱,只允许少数系统调用,能针对性地禁止不必要的系统调用。不过,这需要深入了解特定容器化工作负载所需的系统调用,并针对每个容器进行调整。Docker 默认的 seccomp 配置文件仅禁用了 300 多个系统调用中的 44 个,以在保持广泛应用兼容性的同时提供一定的保护。
- 用户命名空间(User Namespaces) :可将容器内的根用户重新映射为容器外的非特权用户。
- Linux 能力(Linux capabilities) :将超级用户的权限划分为不同的单元,可以单独激活或停用。但在粒度方面,能力不如 seccomp,例如 SYS_ADMIN 能力包含大量功能,可能会被用于停用其他安全措施。
- CVE 扫描器 :对容器镜像进行静态漏洞

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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