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面向多租户的可信容器分层密钥管理方法
1
作者
钟倩
赵波
+3 位作者
安杨
李蔚栋
陈喜丰
上官晨晗
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第12期283-293,共11页
针对现有可信容器框架在多租户场景下缺乏密钥保护的问题,提出一种基于可信平台模块TPM的可信容器分层密钥管理方法TCKM。利用分层密钥管理机制,绑定TPM与容器密钥块,保护容器密钥块生成与存储的安全。通过基于容器属性的密钥授权值在...
针对现有可信容器框架在多租户场景下缺乏密钥保护的问题,提出一种基于可信平台模块TPM的可信容器分层密钥管理方法TCKM。利用分层密钥管理机制,绑定TPM与容器密钥块,保护容器密钥块生成与存储的安全。通过基于容器属性的密钥授权值在密钥使用时验证容器属性,使得只有满足一定属性的指定容器能够获取并使用密钥,防止容器密钥块的盗用,实现密钥的安全使用。采用内核与硬件TPM相结合的加密方式提高基于TCKM密钥管理方法的数据保护效率。实现了TCKM密钥管理方法并基于Docker18.09进行测试与评估,测试结果表明,方案以较小的性能开销保护可信容器内密钥的安全及文件数据的机密性,具有很好安全性和数据保护效率。
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关键词
容器
多租户
可信计算
密钥管理
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职称材料
基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法
被引量:
9
2
作者
赵波
上官晨晗
+3 位作者
彭小燕
安扬
童俊成
袁安琪
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期49-55,共7页
针对传统智能合约漏洞检测方法检测精度较低、误报率较高,以及基于神经网络的方法对字节码级智能合约特征挖掘不足的问题,提出了一种基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法。首先,以智能合约字节码划分基本块作为节点,并...
针对传统智能合约漏洞检测方法检测精度较低、误报率较高,以及基于神经网络的方法对字节码级智能合约特征挖掘不足的问题,提出了一种基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法。首先,以智能合约字节码划分基本块作为节点,并从字节码中提取基本块间的调用关系作为边,以此生成控制流图(control flow graph,CFG),传入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)中进行训练得到图节点的特征表示;其次,对合约字节码指令序列进行分词,再转化为词向量嵌入到低维空间,传入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络进行训练,得到字节码语义信息的向量表示;最后,将生成的节点特征和语义特征进行拼接后传入全连接层进行降维,结合语义信息和节点特征对智能合约进行漏洞检测。利用公开数据集中的真实智能合约进行训练和测试,在通过传统方法和人工标签的两类漏洞分类数据集中进行验证。使用本文提出的方法与3种传统智能合约漏洞检测工具及1种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法进行对比。实验结果表明本文提出的基于语义感知图神经网络智能合约字节码漏洞检测方法在各类指标上均有较大提升,能够检测出其余4种方法未检测出的具有漏洞的合约,说明在图神经网络中加入字节码语义信息能够有效提升检测精度,降低误报率。
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关键词
智能合约字节码
图卷积神经网络
语义感知
漏洞检测
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职称材料
题名
面向多租户的可信容器分层密钥管理方法
1
作者
钟倩
赵波
安杨
李蔚栋
陈喜丰
上官晨晗
机构
武汉大学国家网络安全学院、空天信息安全与可信计算教育部重点实验室
武汉大学计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第12期283-293,共11页
基金
国家自然科学联合基金(U1936122)
湖北省重点研发计划(2020BAB101,2020BAA003)。
文摘
针对现有可信容器框架在多租户场景下缺乏密钥保护的问题,提出一种基于可信平台模块TPM的可信容器分层密钥管理方法TCKM。利用分层密钥管理机制,绑定TPM与容器密钥块,保护容器密钥块生成与存储的安全。通过基于容器属性的密钥授权值在密钥使用时验证容器属性,使得只有满足一定属性的指定容器能够获取并使用密钥,防止容器密钥块的盗用,实现密钥的安全使用。采用内核与硬件TPM相结合的加密方式提高基于TCKM密钥管理方法的数据保护效率。实现了TCKM密钥管理方法并基于Docker18.09进行测试与评估,测试结果表明,方案以较小的性能开销保护可信容器内密钥的安全及文件数据的机密性,具有很好安全性和数据保护效率。
关键词
容器
多租户
可信计算
密钥管理
Keywords
container
multi-tenancy
trusted computing
key management
分类号
TP393 [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
基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法
被引量:
9
2
作者
赵波
上官晨晗
彭小燕
安扬
童俊成
袁安琪
机构
武汉大学国家网络安全学院
上海航天电子通讯设备研究所
武汉大学计算机学院
出处
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2022年第2期49-55,共7页
基金
湖北省重点研发计划项目(2020BAB101
2020BAA003)
+1 种基金
上海航天科技创新基金项目(SAST2019–098)
国家自然科学基金联合基金项目(U1936122)
文摘
针对传统智能合约漏洞检测方法检测精度较低、误报率较高,以及基于神经网络的方法对字节码级智能合约特征挖掘不足的问题,提出了一种基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法。首先,以智能合约字节码划分基本块作为节点,并从字节码中提取基本块间的调用关系作为边,以此生成控制流图(control flow graph,CFG),传入图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)中进行训练得到图节点的特征表示;其次,对合约字节码指令序列进行分词,再转化为词向量嵌入到低维空间,传入长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络进行训练,得到字节码语义信息的向量表示;最后,将生成的节点特征和语义特征进行拼接后传入全连接层进行降维,结合语义信息和节点特征对智能合约进行漏洞检测。利用公开数据集中的真实智能合约进行训练和测试,在通过传统方法和人工标签的两类漏洞分类数据集中进行验证。使用本文提出的方法与3种传统智能合约漏洞检测工具及1种基于神经网络的智能合约漏洞检测方法进行对比。实验结果表明本文提出的基于语义感知图神经网络智能合约字节码漏洞检测方法在各类指标上均有较大提升,能够检测出其余4种方法未检测出的具有漏洞的合约,说明在图神经网络中加入字节码语义信息能够有效提升检测精度,降低误报率。
关键词
智能合约字节码
图卷积神经网络
语义感知
漏洞检测
Keywords
smart contract bytecode
GCN
semantic-aware
vulnerability detection
分类号
TP391.7 [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
面向多租户的可信容器分层密钥管理方法
钟倩
赵波
安杨
李蔚栋
陈喜丰
上官晨晗
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于语义感知图神经网络的智能合约字节码漏洞检测方法
赵波
上官晨晗
彭小燕
安扬
童俊成
袁安琪
《工程科学与技术》
EI
CSCD
北大核心
2022
9
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
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引证文献
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