一种容器内恶意软件静态检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种容器内恶意软件静态检测系统及方法，包括以下步骤：步骤1：无代理提取容器内待检测软件；步骤2：提取API调用序列；步骤3：构建深度学习检测模型，深度学习检测模型Word2vec网络、LSTM网络和CNN网络；Word2vec网络将API调用序列向量化，LSTM网络提取不定长序列数据的语义特征输出定长语义向量，CNN网络提取定长语义向量的多维局部特征并进行分类，得到分类结果；步骤4：训练深度学习检测模型得到层级恶意软件检测模型；步骤5：将API调用序列输入层级恶意软件检测模型，得到检测结果；本发明分层抽取数据特征来应对插入或修改代码逻辑等混淆攻击，无需修改容器和主机操作系统，可保障容器云平台的可用性和租户的数据安全性。