【摘 要】
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针对云平台中同驻虚拟机间共享物理资源,一些恶意用户通过探测、分析共享资源的信息来隐蔽获取其他用户的私密信息,进而可能引发侧通道攻击潜在威胁的问题,提出了一种基于云
【机 构】
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西安建筑科技大学信息与控制工程学院,西安建筑科技大学管理学院
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针对云平台中同驻虚拟机间共享物理资源,一些恶意用户通过探测、分析共享资源的信息来隐蔽获取其他用户的私密信息,进而可能引发侧通道攻击潜在威胁的问题,提出了一种基于云模型的同驻虚拟机侧通道攻击威胁度量方法。该方法在分析同驻虚拟机侧通道攻击特征的基础上,利用云模型在多属性决策不确定性转换及模糊性与随机性评估上的强大优势,对云用户的潜在侧通道攻击威胁进行了多指标综合度量评价。实验结果表明,利用该方法对云用户进行威胁度量得出的最大相似度为58.42%、36.47%、46.96%的评价结果符合假定的威胁等级,验证了该
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