發(fā)布時間：2020-02-08 23:34

【摘要】：云計算因具有動態(tài)擴展、按需服務(wù)、按量計費等優(yōu)勢而成為繼互聯(lián)網(wǎng)之后又一次信息技術(shù)革命,但隨著越來越多的用戶將數(shù)據(jù)和服務(wù)遷移至云中,云計算的安全問題成為用戶關(guān)注的焦點。虛擬化技術(shù)是云計算的基礎(chǔ),虛擬化環(huán)境的安全性直接影響用戶數(shù)據(jù)和服務(wù)的安全。虛擬化環(huán)境下的Rootkit檢測技術(shù)是增強虛擬化平臺安全性的一個重要的有效手段,現(xiàn)有的虛擬化環(huán)境下Rootkit檢測技術(shù)主要存在以下問題：(1)檢測系統(tǒng)存在被惡意代碼繞過的風險,即不具備透明性；(2)性能開銷較大；(3)對未知Rootkit的檢測能力不足。本文基于職能分離的檢測系統(tǒng)架構(gòu)和智能優(yōu)化算法針對上述問題對現(xiàn)有檢測技術(shù)進行了改進和優(yōu)化,具體工作包括以下四個方面。1.針對現(xiàn)有的虛擬化環(huán)境下Rootkit檢測技術(shù)易被繞過、性能開銷較大的問題,提出了基于職能分離的檢測系統(tǒng)架構(gòu)XenMatrix,實現(xiàn)了檢測系統(tǒng)對惡意代碼的透明性,確保自身不被繞過；在該架構(gòu)下設(shè)計了檢測頻率的自適應(yīng)調(diào)整策略,實現(xiàn)了Rootkit檢測頻率的動態(tài)調(diào)整,有效降低了檢測系統(tǒng)的性能開銷。2.針對現(xiàn)有檢測技術(shù)對未知Rootkit檢測能力不足的問題,本文在XenMatrix系統(tǒng)架構(gòu)下基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計了NNDRM (The Detecting Rootkit Model Based on Neural Network)檢測模型,提出了檢測模型中的量化算法、Rootkit檢測算法和解碼算法,通過仿真實驗證明該檢測模型提高了對未知Rootkit的檢測能力。3.針對NNDRM檢測模型中Rootkit檢測算法的學習速率和泛化能力問題,基于改進量子粒子群優(yōu)化算法提出一種新的Rootkit檢測算法XenMDRA(The Modified Algorithm for Detection Rootkit in Xen),通過仿真實驗證明了新的檢測算法具有更快的學習速率和更強的泛化能力,進一步提高了對未知Rootkit的檢測能力。4.為進一步驗證本文提出的XenMatrix系統(tǒng)架構(gòu)、NNDRM檢測模型和XenMDRA檢測算法在虛擬化環(huán)境下的有效性,基于Xen虛擬化設(shè)計了Rootkit檢測原型系統(tǒng),并進行了功能驗證和性能指標評估實驗。通過對實驗結(jié)果的分析表明,相比目前現(xiàn)有檢測技術(shù),本文提出的系統(tǒng)架構(gòu)、檢測模型和檢測算法能夠有效檢測未知Rook it,具有較高的檢測率和較低的性能開銷。
【學位授予單位】：解放軍信息工程大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP309

【參考文獻】

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本文編號：2577641