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cMonitor: VMI-Based Fine-Grained Monitoring Mechanism in Cloud
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TQ325.406[化学工程—合成树脂塑料工业]
  • 作者机构:[1]School of Computer/The Key Laboratory of AerospaceInformation and Trusted Computing of Ministry of Education,Wuhan University, Wuhan 430072, Hubei, China, [2]The State Key Laboratory for Novel Software Technology,Nanjing University, Nanjing 210093, Jiangsu, China
  • 相关基金:Foundation item: Supported by the National Natural Science Foundation of China (61373169, 61103219, 61303213), the Program of National Development and Reform Commission ([2013] 1309), the Ph.D. Programs Foundation of Ministry of Education of China (20110141130006)
中文摘要:

为缺乏详细说明在优先的工作语义,一种透明有细密纹理的监视技术(cMonitor ) 被建议。在外面部署了虚拟机, cMonitor 利用虚拟机监视器的提高的特权由重建在保护的系统监视在他们之间的网络连接,这些进程和关系有细密纹理的系统语义。这些语义包含过程状态和相应网络连接。试验性的结果显示出那 cMonitor 能很快不仅在现实主义的云被部署,而且能有效地并且普遍获得这些帮助一些的察觉的有细密纹理的语义进展了网络攻击。同时,网络表演开销是大约 3% ,它是可接受的。

英文摘要:

For the lack of detailed semantic in prior works, a transparent fine-grained monitoring technique (cMonitor) is pro- posed. Deployed outside the virtual machines, the cMonitor util- izes the elevated privileges of the virtual machine monitor to monitor the network connection, the processes and the relationship between them in protected systems by reconstructing fine-grained system semantics. These semantics contain process states and corresponding network connection. Experimental results show that cMonitor not only can be rapidly deployed in realistic cloud, but also can effectively and universally obtain these fine-grained semantics to assist detection of some advanced network attack. Meanwhile, the network performance overhead is about 3%, which is acceptable.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:6988