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面向虚拟机安全的信息流控制模型及其关键技术研究

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第一章 绪论第13-17页
    1.1 研究背景第13-15页
    1.2 研究内容第15页
    1.3 结构安排第15-17页
第二章 云环境下信息流控制模型及相关技术研究现状第17-25页
    2.1 云计算特点及其安全问题第17页
    2.2 云计算信息流控制研究现状第17-20页
        2.2.1 信息流控制模型第17-19页
        2.2.2 中国墙模型第19-20页
    2.3 云计算信息流控制机制与属性加密研究现状第20-21页
        2.3.1 云计算环境下信息流控制第20页
        2.3.2 云环境下基于属性加密的访问控制第20-21页
    2.4 面向侧信道攻击的防御技术研究现状第21-23页
        2.4.1 侧信道攻击研究第21-22页
        2.4.2 侧信道防御研究第22-23页
    2.5 存在的问题与解决思路第23-24页
    2.6 本章小结第24-25页
第三章 基于混合流策略的动态云虚拟机分布式信息流控制模型第25-44页
    3.1 问题引入第25页
    3.2 相关概念第25-28页
        3.2.1 Xen虚拟机结构第25-26页
        3.2.2 污点跟踪技术第26-27页
        3.2.3 Flume系统第27-28页
    3.3 MDIFC模型设计思想第28-29页
    3.4 模型元素及规则第29-32页
        3.4.1 模型元素第29-30页
        3.4.2 安全规则第30-31页
        3.4.3 标签转换规则第31-32页
    3.5 模型形式化规格及无干扰分析第32-39页
        3.5.1 模型描述语言的语义及语法第32页
        3.5.2 形式化规格第32-38页
        3.5.3 无干扰分析第38-39页
    3.6 示例分析及可用性比较第39-43页
    3.7 本章小结第43-44页
第四章 基于属性加密的云虚拟机信息流控制技术第44-56页
    4.1 问题引入第44页
    4.2 基于属性加密的密码体制第44-45页
    4.3 基于CP-ABE的分布式信息流控制第45-51页
        4.3.1 总体设计第45-46页
        4.3.2 工作流程第46-48页
        4.3.3 算法具体实现第48-51页
    4.4 系统示例及安全性分析第51-52页
    4.5 系统性能测试第52-54页
    4.6 本章小结第54-56页
第五章 基于泄露量评估的抗侧信道虚拟机调度算法第56-70页
    5.1 问题引入第56-57页
    5.2 相关概念第57-59页
        5.2.1 NUMA内存架构第57页
        5.2.2 虚拟机调度第57-59页
    5.3 基于信息泄露因子的同驻虚拟机侧信道泄露量评估模型第59-62页
        5.3.1 模型假设第59页
        5.3.2 信息泄露因子第59-61页
        5.3.3 模型形式化第61-62页
    5.4 基于威胁评估的启发式调度算法第62-66页
        5.4.1 威胁评估算法第62-64页
        5.4.2 延迟敏感型负载启发式调度算法第64-65页
        5.4.3 计算型负载启发式调度算法第65页
        5.4.4 算法小结第65-66页
    5.5 仿真实验第66-68页
    5.6 本章小节第68-70页
第六章 原型系统设计与实现第70-82页
    6.1 系统设计思路与总体架构第70-72页
    6.2 系统实现关键机制第72-80页
        6.2.1 按需信息流跟踪机制设计与实现第72-76页
        6.2.2 信息流控制机制设计与实现第76-79页
        6.2.3 抗侧信道CPU调度机制设计与实现第79-80页
    6.3 本章小结第80-82页
第七章 论文总结与展望第82-84页
    7.1 本文总结第82-83页
    7.2 有待进一步研究的问题第83-84页
致谢第84-86页
参考文献第86-94页
作者简历第94页

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