5、Docker安全:seccomp、代理与攻击面最小化

Docker安全:seccomp、代理与攻击面最小化

1. seccomp简介

seccomp是安全计算模式(secure computing mode)的缩写,是Linux操作系统内置的安全特性。它允许应用程序仅进行特定的系统调用,并且可以针对每个应用程序进行配置。例如,应用程序A可能只能进行读写文本文件的系统调用,而应用程序B只能进行网络系统调用。

使用seccomp可以为基础设施提供更高的安全性,因为它可以限制应用程序的操作范围,防止其在无限制的情况下运行。在使用Docker容器时,seccomp可以为宿主机操作系统提供更多的安全层,因为它可以配置为允许容器内的应用程序访问特定的系统调用。

要使用seccomp,首先需要检查操作系统是否支持它。可以在终端中运行以下命令:

grep CONFIG_SECCOMP= /boot/config-$(uname -r)

如果操作系统支持seccomp,将得到以下输出:

CONFIG_SECCOMP=y

如果Linux操作系统不支持seccomp,可以使用操作系统的包管理器进行安装。例如,在Ubuntu中,可以使用以下命令安装:

sudo apt install seccomp
2. libseccomp的安装与使用

要在应用程序中使用seccomp安全特性,需要安装libseccomp库(https://git

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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