18、Docker安全:扫描、签名与数据保护

Docker安全:扫描、签名与数据保护

1. Docker Scout与漏洞扫描

1.1 漏洞扫描的重要性

每个容器都会运行多个软件包,这些软件包可能存在漏洞,恶意攻击者可能会利用这些漏洞。图像扫描可以分析容器镜像,生成软件包清单(SBOM),并将其与已知漏洞数据库进行比较,从而提供软件中漏洞的详细报告。大多数漏洞扫描器会对漏洞进行排名,并提供修复建议。

1.2 Docker Scout介绍

Docker Scout是Docker的原生扫描平台,它与Docker Hub、Docker Desktop、Docker CLI集成,甚至还有自己的Docker Scout Dashboard。不过,它是一个基于订阅的服务。其他扫描平台也存在,但大多数也需要某种形式的订阅。

1.3 操作示例

如果你使用的是Docker Desktop,可以运行以下命令查看Docker Scout的示例:

$ docker scout quickview nigelpoulton/tu-demo:latest

输出结果会显示漏洞的数量,例如零个关键漏洞(0C)、四个高风险漏洞(4H)、两个中等风险漏洞(2M)和零个低风险漏洞(0L)。
你还可以运行以下命令获取更详细的信息,包括修复建议:

$ docker scout cves nigelpoulton/tu-demo:latest

1.4 漏洞扫

【最优潮流】直流最优潮流(OPF)课设(Matlab代码实现)内容概要:本文档主要围绕“直流最优潮流(OPF)课设”的Matlab代码实现展开,属于电力系统优化领域的教学科研实践内容。文档介绍了通过Matlab进行电力系统最优潮流计算的基本原理编程实现方法,重点聚焦于直流最优潮流模型的构建求解过程,适用于课程设计或科研入门实践。文中提及使用YALMIP等优化工具包进行建模,并提供了相关资源下载链接,便于读者复现学习。此外,文档还列举了大量电力系统、智能优化算法、机器学习、路径规划等相关的Matlab仿真案例,体现出其服务于科研仿真辅导的综合性平台性质。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统优化、智能算法应用研究的科研人员。; 使用场景及目标:①掌握直流最优潮流的基本原理Matlab实现方法;②完成课程设计或科研项目中的电力系统优化任务;③借助提供的丰富案例资源,拓展在智能优化、状态估计、微电网调度等方向的研究思路技术手段。; 阅读建议:建议读者结合文档中提供的网盘资源,下载完整代码工具包,边学习理论边动手实践。重点关注YALMIP工具的使用方法,并通过复现文中提到的多个案例,加深对电力系统优化问题建模求解的理解。
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