反検出基準による仮想機械における隠れた記憶チャネル攻撃を緩和するための効率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Chong Wang; Nasro Min-Allah; Bei Guan; Yu-Qi Lin; Jing-Zheng Wu; Yong-Ji Wang

文献

J-GLOBAL ID：202002221719941317 整理番号：20A0235627

反検出基準による仮想機械における隠れた記憶チャネル攻撃を緩和するための効率的アプローチ【JST・京大機械翻訳】

An Efficient Approach for Mitigating Covert Storage Channel Attacks in Virtual Machines by the Anti-Detection Criterion

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資料名：
巻： 34 号： 6 ページ： 1351-1365 発行年： 2019年
JST資料番号： W0182A ISSN： 1000-9000 CODEN： JCTEEM 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：中国 (CHN) 言語：英語 (EN)

秘密チャネルはセキュリティ領域を通して秘密情報を漏洩するための有効な手段であり,多くの研究が典型的な秘密チャネル攻撃と防御に関して利用可能である。既存の秘密チャネル脅威制約解決策は,容量,精度,および短いメッセージのような秘密チャネルの脅威推定基準に基づいており,秘密(ストレージ)チャネルの情報伝送能力を評価するのに有効である。しかしながら,これらの基準は共有資源や同期化のような通信プロセスにおける重要な因子を包括的に反映することができず,したがって,ますますアップグレードされた秘密ストレージチャネルの網羅性と複雑性を評価することができない。解として,カバーチャネルのこれらの限界を除去するために,反検出基準を導入した。効果的ではあるが,ほとんどの脅威制限技術は,必然的に高性能オーバーヘッドを招き,従って実用的になっている。本研究では,このようなオーバーヘッドを回避し,システムの資源効率を維持しながら,仮想マシンにおける秘密ストレージチャネルに関連する脅威を制限するために,反検出基準に基づく制限アルゴリズムを提示した。実験的評価により,提案した解決策は,有効な方法で秘密ストレージチャネル攻撃に対抗できることを示した。Pumpと比較して,実用的システムで使用される良く知られた伝統的な制限アルゴリズム,著者らの解法はシステムオーバーヘッドを著しく減少させる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

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人工知能 , 生体計測・解析一般

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