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题名基于机器学习的多目标缓存侧信道攻击检测模型
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作者
姚梓豪
栗远明
马自强
李扬
魏良根
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机构
宁夏大学信息工程学院
宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心(宁夏大学)
比亚迪汽车有限公司
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2024年第6期1862-1871,共10页
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基金
宁夏重点研发计划引才专项(2021BEB04047)
宁夏重点研发计划项目(2022BDE03008)
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03078)。
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文摘
当前缓存侧信道攻击检测技术主要针对单一攻击模式,对2~3种攻击的检测方法有限,无法全面覆盖;此外,尽管对单一攻击的检测精度高,但随着攻击数增加,精度下降,容易产生误报。为了有效检测缓存侧信道攻击,利用硬件性能计数器(HPC)采集不同的缓存侧信道攻击特征,结合机器学习算法,提出一种基于机器学习的多目标缓存侧信道攻击检测模型。首先,分析不同缓存侧信道攻击方式的相关特征,精选关键特征并收集数据集;其次,进行独立的训练,建立针对每种攻击方式的检测模型;最后,在检测时将测试数据并行送入多个模型中,根据检测结果判断是否存在某种缓存侧信道攻击。实验结果显示,所提模型在检测Flush+Reload、Flush+Flush和Prime+Probe这3种缓存侧信道攻击时,分别达到99.91%、98.69%和99.54%的高准确率,即使在同时存在多种攻击的情况下,也能准确识别各种攻击方式。
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关键词
缓存侧信道攻击
缓存侧信道攻击检测
硬件性能计数器
特征分析
机器学习
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Keywords
cache side-channel attack
cache side-channel attack detection
Hardware Performance Counter(HPC)
feature analysis
machine learning
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合决策树和AdaBoost的缓存侧信道攻击检测
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作者
李扬
尹大鹏
马自强
姚梓豪
魏良根
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机构
宁夏大学信息工程学院
宁夏大数据与人工智能省部共建协同创新中心
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第3期440-452,共13页
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基金
宁夏回族自治区重点研发计划(2021BEB04047,2022BDE03008)
宁夏自然科学基金(2021AAC030781)。
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文摘
缓存侧信道攻击严重威胁各类系统的安全,对攻击进行检测可以有效阻断攻击。为此,提出了一种基于决策树和AdaBoost的AD检测模型,通过匹配系统硬件事件信息特征,快速有效地识别缓存侧信道攻击。首先,分析缓存侧信道攻击特点,提取攻击硬件事件特征模式。其次,利用决策树的快速响应能力,同时结合AdaBoost对数据样本进行加权迭代,对采集的不同负载下的特征数据进行模型训练,优化检测模型在不同负载时的整体检测精度。实验结果表明,该模型在不同系统负载条件下的检测精度均不低于98.8%,能够快速准确地检测出缓存侧信道攻击。
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关键词
系统安全
缓存侧信道攻击
机器学习
检测方法
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Keywords
system security
cache side-channel attack
machine learning
detection method
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分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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