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基于动态信任根的虚拟机监控器动态完整性度量架构
1
作者
王晓龙
丁丽萍
+4 位作者
廖晓锋
金波
林渝淇
王秀利
王永吉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期194-199,共6页
现有虚拟机监控器(VMM)动态完整性度量架构在度量信任根的安全性方面存在问题,同时没有综合考虑VMM中需要进行完整性度量的数据,为此提出了一种基于动态信任根的VMM动态完整性度量架构。采用基于AMD的安全虚拟机技术构建动态信任根,可...
现有虚拟机监控器(VMM)动态完整性度量架构在度量信任根的安全性方面存在问题,同时没有综合考虑VMM中需要进行完整性度量的数据,为此提出了一种基于动态信任根的VMM动态完整性度量架构。采用基于AMD的安全虚拟机技术构建动态信任根,可以实现对度量程序加载执行前的完整性度量;同时构建封闭独立的执行环境,从而可以有效地解决度量信任根的问题。通过分析VMM运行时的内存状态,对所有需要进行完整性保护的静态持久化数据进行完整性度量,从而可以保证度量内容的完备性。同时给出该架构在Xen上的实现。实验结果表明,该架构可以有效地解决度量信任根的问题,并且对度量内容具有良好的扩展性,从而保证度量内容的完备性;此外,该度量架构与现有架构Hyper Check-SMM相比有23.3%的性能提升。
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关键词
虚拟机监控器
完整性保护
可信计算
动态信任根
动态完整性度量
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职称材料
基于深度学习的恶意DGA域名检测
被引量：
15
2
作者
王志强
李舒豪
+1 位作者
池亚平
张健毅
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期601-606,共6页
针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,...
针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,降低存储成本。设计动态卷积算法对恶意域名进行检测,动态调整网络参数,有利于在更大范围内提取深层的特征,压缩数据大小,提高运算的速度,能够更有效识别恶意域名。实现了整体检测模型,通过实验验证了该方案的可行性。
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关键词
网络安全
域名产生算法
恶意域名检测
深度学习
动态卷积神经网络
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职称材料
题名
基于动态信任根的虚拟机监控器动态完整性度量架构
1
作者
王晓龙
丁丽萍
廖晓锋
金波
林渝淇
王秀利
王永吉
机构
中国科学院软件
研究所
基础软件国家工程
研究
中心
中国科学院大学
南昌大学
信息
工程学院
公安部第三研究所信息网络安全重点实验室
中央财经大学
信息
学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014年第A02期194-199,共6页
基金
信息网络安全公安部重点实验室开放基金资助课题(C12610)
江西省教育厅青年科学基金资助项目(GJJ13013)
文摘
现有虚拟机监控器(VMM)动态完整性度量架构在度量信任根的安全性方面存在问题,同时没有综合考虑VMM中需要进行完整性度量的数据,为此提出了一种基于动态信任根的VMM动态完整性度量架构。采用基于AMD的安全虚拟机技术构建动态信任根,可以实现对度量程序加载执行前的完整性度量;同时构建封闭独立的执行环境,从而可以有效地解决度量信任根的问题。通过分析VMM运行时的内存状态,对所有需要进行完整性保护的静态持久化数据进行完整性度量,从而可以保证度量内容的完备性。同时给出该架构在Xen上的实现。实验结果表明,该架构可以有效地解决度量信任根的问题,并且对度量内容具有良好的扩展性,从而保证度量内容的完备性;此外,该度量架构与现有架构Hyper Check-SMM相比有23.3%的性能提升。
关键词
虚拟机监控器
完整性保护
可信计算
动态信任根
动态完整性度量
Keywords
Virtual Machine Monitor （VMM）
integrity protection
trusted computing
dynamic root of trust
dynamic integrity measurement
分类号
TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于深度学习的恶意DGA域名检测
被引量：
15
2
作者
王志强
李舒豪
池亚平
张健毅
机构
北京电子科技学院
网络
空间
安全
系
国家
信息
中心博士后科研工作站
公安部第三研究所信息网络安全重点实验室
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期601-606,共6页
基金
国家重点研发计划基金项目(2018YFB1004101)
公安部信息网络安全重点实验室开放课题基金项目(C19614)
+1 种基金
北京电子科技学院教育教学改革专项基金项目(jy201805)
中央高校基本科研业务费基金项目(328201804)。
文摘
针对域名产生算法生成的恶意域名,提出基于动态卷积算法的检测方法。基于现有的深度学习检测模型,在检测模型的向量嵌入阶段采用基于字符嵌入的高级词嵌入方法,能够对生僻词语和训练集中不存在的新词进行有效表示,减小嵌入矩阵的规模,降低存储成本。设计动态卷积算法对恶意域名进行检测,动态调整网络参数,有利于在更大范围内提取深层的特征,压缩数据大小,提高运算的速度,能够更有效识别恶意域名。实现了整体检测模型,通过实验验证了该方案的可行性。
关键词
网络安全
域名产生算法
恶意域名检测
深度学习
动态卷积神经网络
Keywords
cyber security
domain generation algorithm
malicious domain detection
deep learning
dynamic convolutional neural network
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于动态信任根的虚拟机监控器动态完整性度量架构
王晓龙
丁丽萍
廖晓锋
金波
林渝淇
王秀利
王永吉
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2014
0
在线阅读
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职称材料
2
基于深度学习的恶意DGA域名检测
王志强
李舒豪
池亚平
张健毅
《计算机工程与设计》
北大核心
2021
15
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