申请/专利权人：天翼云科技有限公司

申请日：2023-12-13

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117874802A

主分类号：G06F21/62

分类号：G06F21/62;G06N3/0442;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种Docker容器本地镜像敏感信息检测方法，包括敏感信息规则库和敏感信息模型构建，敏感信息规则库包含密码规则和API密钥规则，可以进行版本控制文件规则和其他敏感信息规则，敏感信息模型构建包括神经网络模型，神经网络上模型包括双向长短时记忆网络和条件随机场，其被称为BiLSTM‑CRF，本地镜像分层文件目录提取，在Docker联合挂载技术的基础下，采用分层方式构建镜像文件。本发明利用融合正则匹配和神经网络模型预测等多种敏感信息检测方式，减少误判和漏报，提升敏感信息检测准确性，采用云端敏感信息模型训练和增量更新方式，便于防止本地机器计算和存储资源受限的劣势，进而提高模型可扩展性和时效性。

主权项：1.一种Docker容器本地镜像敏感信息检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：步骤一：敏感信息规则库和敏感信息模型构建，敏感信息规则库包含密码规则和API密钥规则，可以进行版本控制文件规则和其他敏感信息规则，可以根据不同的规则类型对文件内容进行检测，敏感信息模型构建包括神经网络模型，神经网络上模型包括双向长短时记忆网络和条件随机场，其被称为BiLSTM-CRF；步骤二：本地镜像分层文件目录提取，在Docker联合挂载技术的基础下，采用分层方式构建镜像文件，同时使各层文件存放于varlibdocker目录下；步骤三：分层文件敏感信息检测，敏感信息检测加入了分层文件缓存策略，存储镜像的各分层文件检测的敏感信息，以防止对共用相同分层文件的镜像的重复检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天翼云科技有限公司 一种Docker容器本地镜像敏感信息检测方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD