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题名基于VMM层系统调用分析的软件完整性验证
被引量：13
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作者
李博
李建欣
胡春明
沃天宇
怀进鹏
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机构
北京航空航天大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2011年第8期1438-1446,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(91018004
60903149)
+1 种基金
国家"九七三"重点基础研究发展计划项目(2011CB302600)
北京航空航天大学科技领航基金项目(YWF-11-02-010)
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文摘
在虚拟化云计算平台中,如何保证其上运行软件的可信性是云平台广泛应用的关键.完整性测量与验证技术是保证软件系统可信性的一种主要方法.然而,现有的软件完整性验证系统大多需要修改操作系统内核,很难为大规模虚拟机环境中的众多异构系统提供一致解决方案,且无法抵御内核级恶意攻击.针对当前方法在兼容性、安全性以及可管理性上存在的问题,设计并实现了一种在VMM层基于系统调用分析技术来验证软件完整性的方法VMGuard.它通过截获客户操作系统中的系统调用来识别软件加载,并基于系统调用关联性分析和虚拟机文件系统元数据重构技术来验证客户操作系统中软件的完整性.在Qemu和KVM两种主流虚拟化平台上实现了VMGuard,并通过实验评测VMGuard的有效性和性能.实验结果表明,VMGuard能够有效验证客户操作系统中软件的完整性,且性能开销在10%以内.
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关键词
云计算
虚拟化
完整性验证
系统调用分析
软件加载
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Keywords
cloud computing
virtualization
integrity verification
system call analysis
softwareloading
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名云环境基于系统调用向量空间的进程异常检测
被引量：2
- 2
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作者
陈兴蜀
陈佳昕
金鑫
葛龙
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机构
四川大学网络空间安全学院
四川大学计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2019年第12期2684-2693,共10页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金项目(61802270,61802271)
四川省重点研发项目(2018GZ0100)
中央高校基本科研业务费专项资金(2017SCU11059)~~
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文摘
传统主机领域下基于系统调用的入侵检测方案,往往针对单一特权进程的运行行为进行监控,而在云计算环境下引入了更多的安全风险,采用主机入侵检测方案难以有效检测虚拟机进程异常行为,对此,提出了一种基于系统调用向量空间的虚拟机进程行为检测模型.模型采用了无代理监控技术透明的采集虚拟机进程系统调用数据,引入了TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)算法思想为进程系统调用数据进行加权,用于区分租户虚拟机中运行的不同服务,识别异常进程行为.此外,为优化检测算法效率,设计了行格式存储法(compressed sparse row,CSR)稀疏矩阵与KD树(k-dimension tree)相结合的存储策略.最后在KVM(kernel-based virtual machine)虚拟化平台下设计并实现了VMPBD(virtual machine process behavior detecting)原型系统,针对Linux与Windows虚拟机进行了功能测试和性能测试.实验结果表明:VMPBD能有效检出虚拟机进程异常行为,检测误报率与系统性能开销在可接受范围以内.
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关键词
虚拟化
异常检测
系统调用分析
向量空间
基于内核的虚拟机
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Keywords
virtualization
anomaly detection
system call analysis
vector space
kernel-based virtual machine
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分类号
TP309
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于攻击树模型的木马检测方法
被引量：2
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作者
杨卫军
张舒
胡光俊
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机构
中国人民公安大学研究生部
公安部第一研究所信息安全技术事业部
北京市公安局信息通信处
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出处
《信息网络安全》
2011年第9期170-172,共3页
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文摘
计算机木马检测方法有文件静态分析、网络通信分析、系统调用挂钩分析、行为监控等,但单一方法不足以满足木马检测实践需求。通过构建木马攻击状态树模型确定木马策略集,并依据策略集进行木马检测,最终检测出木马并确定检测的量化收益,然后反向推导木马安装、运行过程,并确定木马的量化难度。
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关键词
木马检测
攻击树
网络通信分析
系统调用挂钩分析
行为监控
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Keywords
trojan detection
attacking tree
network traffic analysis
system call hooks analysis
behavioral monitoring
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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