| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 课题研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文的主要工作和组织结构 | 第11-13页 |
| 第二章 系统级虚拟化和 GPU 虚拟化的相关研究 | 第13-23页 |
| 2.1 系统级虚拟化技术及其特性 | 第13-16页 |
| 2.2 基于通用计算的 GPU 虚拟化 | 第16-19页 |
| 2.2.1 CUDA 架构 | 第16-17页 |
| 2.2.2 GPU 虚拟化分类 | 第17-18页 |
| 2.2.3 基于 API 重定向的 GPU 虚拟化 | 第18-19页 |
| 2.3 虚拟化环境面临的安全隐患 | 第19-21页 |
| 2.3.1 核心虚拟化条件的弱实现带来的安全隐患 | 第19-20页 |
| 2.3.2 强虚拟化属性带来的安全威胁 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第三章 可信 GPU 虚拟化平台的研究和设计 | 第23-35页 |
| 3.1 现存可信计算存在的绑定问题 | 第23-25页 |
| 3.2 基于二进制哈希树的改进方案 | 第25-29页 |
| 3.3 GPU 虚拟化平台的控制面板重组 | 第29-33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 第四章 可信 GPU 虚拟化平台的信息泄露研究 | 第35-55页 |
| 4.1 可信 GPU 虚拟化信息泄露的研究意义和入侵模型 | 第35-36页 |
| 4.2 GPU 虚拟化信息泄露的黑盒测试 | 第36-43页 |
| 4.2.1 多机复用下的 GPU 共享模式 | 第37页 |
| 4.2.2 GPU 虚拟化平台的选择和黑盒测试的建立 | 第37-38页 |
| 4.2.3 共享存储器的信息泄露 | 第38-39页 |
| 4.2.4 基于寄存器溢出的信息泄露 | 第39-43页 |
| 4.3 GPU 虚拟化信息泄露的案例学习和量化分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 可信 GPU 虚拟化下的 AES 加密 | 第43-45页 |
| 4.3.2 共享内存攻击对 AES 的影响 | 第45-46页 |
| 4.3.3 寄存器攻击对 AES 的影响 | 第46-49页 |
| 4.3.4 信息泄露的量化分析 | 第49-50页 |
| 4.4 信息泄露的应对策略研究 | 第50-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-55页 |
| 第五章 结束语 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
