38、可控VMI架构:实现不可信云环境下的安全虚拟机内省

可控VMI架构:实现不可信云环境下的安全虚拟机内省

1. 现有VMI安全方案的挑战

在云计算环境中,虚拟机内省(VMI)技术对于保障虚拟机的安全至关重要。然而,现有的一些安全方案在实现VMI时面临着诸多挑战。

HyperWall通过清除释放的内存页面并防止其共享,虽然增强了安全性,但这也使得大多数依赖内存共享的VMI应用无法正常工作。因为VMI需要将虚拟机内存映射到VMI应用部署的位置,而HyperWall的这种做法阻碍了这一过程。

HyperCoffer则通过添加一个名为VM - shim的独立层与安全CPU协作,对管理程序的影响相对较小。它结合每个VM - shim与虚拟机,确保其安全性,减少对可信计算基(TCB)的影响。同时,使用硬件加密和完整性检查来保护虚拟机内存和磁盘数据,能够抵御管理程序攻击和硬件攻击。但它仍需要虚拟机操作系统和管理程序的配合,并且由于管理程序根据VMEXIT类型被授权部分数据访问权限,虚拟机仍有被攻击的风险。此外,虚拟机内存的加密使得VMI工具无法使用,这对安全性来说是一种损失。

Intel提出的软件防护扩展(SGX)旨在保护应用程序的内存,而非整个虚拟机,防止管理程序在虚拟机用户不知情的情况下篡改和窥探。SGX以应用程序为粒度,比HyperWall和HyperCoffer更灵活,且仅对特定应用程序内存进行加密,性能成本更低。基于SGX的应用包括Haven、VC3和M2R等,主要为现有的敏感和易受攻击的应用提供新的保护。不过,SGX只能保护环3应用程序免受环0软件(如操作系统内核和管理程序)的访问,无法保护内核级安全应用程序,如杀毒软件和防火墙,而这些工具必须在内核模式下运行以监控其他程序。

2. 不可信云环境下
内容概要:本文介绍了一个基于Matlab的综合能源系统优化调度仿真资源,重点实现了含光热电站、有机朗肯循环(ORC)和电含光热电站、有机有机朗肯循环、P2G的综合能源优化调度(Matlab代码实现)转气(P2G)技术的冷、热、电多能互补系统的优化调度模型。该模型充分考虑多种能源形式的协同转换与利用,通过Matlab代码构建系统架构、设定约束条件并求解优化目标,旨在提升综合能源系统的运行效率与经济性,同时兼顾灵活性供需确定性下的储能优化配置问题。文中还提到了相关仿真技术支持,如YALMIP工具包的应用,适用于复杂能源系统的建模与求解。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和能源系统背景知识的科研人员、研究生及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、可再生能源利用、电力系统优化等方向的研究者。; 使用场景及目标:①研究含光热、ORC和P2G的多能系统协调调度机制;②开展考虑确定性的储能优化配置与经济调度仿真;③学习Matlab在能源系统优化中的建模与求解方法,复现高水平论文(如EI期刊)中的算法案例。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码和案例文件,按照目录顺序逐步学习,重点关注模型构建逻辑、约束设置与求解器调用方式,并通过修改参数进行仿真实验,加深对综合能源系统优化调度的理解。
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