Threats and Future Development Trends to the Cloud Security

doi:10.3969/j.issn.1671-1122.2021.10.003

Abstract

Abstract:

With the widespread application and development of cloud computing technology, the importance of cloud security has become increasingly important. Attacks against the cloud environment are becoming more and more frequent, and related attack techniques and methods are constantly upgraded. Firstly, this article summarized the development status of cloud security, and then analyzed the security challenges faced by each level of the cloud architecture and the current mainstream countermeasures. Next, this article summarized and analyzed the current cloud security research results from the two dimensions of feature data acquisition and feature processing, and pointed out the development trend of related technologies. Finally, the article looked forward to the development prospects of cloud security, and proposed a multi-cloud platform management architecture.

Key words: cloud security, feature data acquisition, feature data processing, multi-cloud architecture

CLC Number:

TP309

ZHENG Luxin, ZHANG Jian. Threats and Future Development Trends to the Cloud Security[J]. Netinfo Security, 2021, 21(10): 17-24.

Figures/Tables 6

序号	文献	方法	目标	缺点
1	文献[19]	在VMM层布置一个监视模块,可以重构获取到的各种虚拟机内存信息的语义视图,达到检测的目的	在用户VM外部获取其内部信息,减少VM内部因素对安全检测的影响	必须提前了解用户OS内核版本信息
2	文献[15]	利用XenAccess集成虚拟内存内省和虚拟磁盘监控功能,可以监控目标操作系统的内存状态和磁盘活动	在不修改Xen和用户OS前提下,有效地监控待测VM的内存和磁盘信息	仅针对特定的系统,系统升级、修补程序或补丁可能会破坏监视器
3	文献[20]	将虚拟机构建功能转移到一个与Dom0一起运行的小型、可信的VM（域构建器）中,它避免了Dom0具有完全特权的需要	可信域构建器可以减少Dom0的部分关键权限,以提高VMM的安全性	Dom0内核必须包含在TCB中,可以不通过输入/输出内存管理单元读写物理内存中的任何位置
4	文献[21]	根据已知内核代码的白名单验证内存中存在的每个代码片段,从而检测待测VM内核空间中是否存在未授权代码在运行	用自省方法来检测来用户OS核数据结构的异常	必须提前了解用户OS版本和源代码
5	文献[22]	通过拦截系统调用来检测用户和系统关键文件的完整性	在不影响用户VM运行状态的前提下,检测用户VM的关键文件的完整性	无法检测直接使用“可信”内核漏洞而没有使用任何恶意软件或工具的攻击
6	文献[23]	通过vSphere Client获取用户VM内存快照,然后使用WinDbg工具自动分析快照获取VM正在运行的所有进程的系统调用序列;通过分析有效的序列判断VM是否被感染	在内存中找到信息最丰富的系统调用,从而有效地检测VM内部恶意软件	获取VM快照需要1~2min,对系统正常运行有影响
7	文献[24]	通过使用监督机器学习方法,从hypervisor特征中构建程序行为的统计模型,从而推断虚拟机中的程序行为	可以在不进行自省和依赖任何信息的情况下,识别在VM内的程序行为	需要对XenServer 和 Cuckoo的组件进行复杂的修改
8	文献[25]	设计了一种 PCI 扩展卡形式的硬件设备,它可以在直接内存访问（DMA）模式下转储系统内存	在不影响VM性能的情况下对其进行恶意检测	需要部署在硬件层,有很大局限性,但是具有抗攻击性和高可靠性
9	文献[26]	利用VMM层的自省功能（Rekall工具）来分析在TVM上运行程序的系统调用	通过执行基本的内存自省,达到有效检测隐藏的恶意软件的目的	系统的任何修改和更新都将对自省产生影响
10	文献[27]	通过实时捕获VM之外的内核堆栈基地址的切换来监控进程切换,然后提取当前进程的原始内存。最后,根据语义知识库将原始内存转换为高级语义进行分析检测	在VM外部实现实时对VM进行异常检测	基于时间点或固定周期快照的方法可能会导致较高的误报率
11	文献[28]	利用工具Nitro来提取VM内运行的所有进程的系统调用,然后将这种系统调用跟踪转换为特征向量,再通过机器学习对向量进行恶意分类	在VM外部不经过语义重构,实现对VM内部活动的检测	随着进程的增加,代表进程的特征向量会更加复杂

序号	文献	特征数据	获取方法	环境	缺点
1	文献[15]	文件删除创建等磁盘读写信息	利用XenAccess的内存自检和虚拟磁盘监视功能,分别获取用户VM内存页面的当前状态和磁盘信息	Xen	仅针对特定的系统,操作系统升级,修补程序或补丁可能会破坏监视器
2	文献[22]	VM中加载的程序、内核模块和其他关键文件产生的syscall	在VMM层部署syscall捕获器,获取用户VM的syscall (如sys_execve、sys_fork、sys_open、sys_init_module)	Xen	无法检测直接使用“可信”内核漏洞而没有使用任何恶意软件或工具的攻击
3	文献[31]	syscall和函数调用	在VMM层获取用户VM系统的syscall和函数调用数据	QEMU 2.2.0	系统调用数量巨大,将整个程序作为一个周期来提取数据是不可行的,局限性大
4	文献[23]	内存快照、系统调用	通过vSphere Client获取用户VM内存快照,然后使用WinDbg 工具自动分析快照获取有关计算机上正在运行的所有进程的信息	VMware	获取的调用序列特征数量庞大,需要进行缩减和选择
5	文献[24]	硬件架构和硬件缓存事件特征,Hypervisor层获取的页错误事件,VM层hypercall 和寄存器等信息	使用 XenServer 7.1.0和 Cuckoo Sandbox 2.0实现了自动程序行为提取;利用perf、Xenperf和Xentrace获取硬件信息,利用Cuckoo挂钩获取进程的 Windows API 调用	Xen和Cuckoo	需要特别对Xen-Server 和 Cuckoo 沙箱的组件进行修改
6	文献[25]	进程列表、CPU寄存器信息	利用 PCI 扩展卡硬件设备,以直接内存访问（DMA）模式获取系统信息,再利用内核符号获取VM进程详细参数和CPU寄存器信息	KVM	需要单独设计一个可以绕过操作系统,在工作时与处理器分开运行的硬件设备
7	文献[16]	VM系统内存、CPU、网络通信、磁盘存储信息	利用云探针获取用户VM的CPU,内存,网络通信,磁盘存储等关键信息	Xen	需要了解所有VM系统内核版本信息,有一定的局限性
8	文献[32]	待测VM的进程信息	利用GVM-Introspector在VM外部获取VM正在运行的进程详细信息（包括隐藏进程）	Xen	VM管理员在未经其同意的情况下重构用户VM的内存,可以获取VM用户相关信息
9	文献[26]	syscall序列	通过内核调试工具 Rekall执行高级内存自省,从而提取进程syscall序列	Xen	每个OS对应一个Rekall配置文件才可以自省,系统更新或者改变会影响自省方法
10	文献[28]	待测进程产生的syscall	利用基于硬件的系统调用跟踪工具Nitro来提取VM进程的系统调用	VMM	随着进程的增加,代表进程的特征向量的复杂度会增加
11	文献[33]	OS的syscall事件、进程列表	通过拦截被感染的操作系统的系统调用事件,并利用其系统内核库进行语义重构得到相应的进程信息	amazon ec2	获取待测系统进程信息时,需要了解待测系统内核库进行语义重构,局限性大
12	文献[34]	用户VM内存快照	利用Xen的内存导出工具,将运行待测程序的用户VM内存快照直接导出作为数据集	Xen	内存快照较大,导出需要一定的时间,对系统运行有一定的影响
13	文献[35]	待测程序的内核级别API调用	利用系统服务描述符表SSDT挂钩函数,在内核级别记录待测进程对某些API的调用	cuckoo sandbox	VMM层监视器由于截获系统调用的方式而会遭受严重的延迟
14	文献[30]	vCPU寄存器值、进程列表日志	利用KVMInspe- ctor从VM内部（In-VM）和外部（Out-VM）提取VM的行为日志	KVM	Out-VM获取信息时,需要得到待测系统内核相关信息,再利用VMI库进行自省才可以获取相关信息,有局限性
15	文献[36]	目标进程的API调用	在KVM的hyp-ervisor层上使用与用户空间函数挂钩的硬件辅助内存管理单元重定向系统,可以收集目标进程的API调用	KVM	该机制可能会被云提供商用进行恶意攻击,例如信息盗窃或数据修改
16	文献[29]	Linux 内核系统调用	使用性能分析工具perf获取系统调用	Docker	检测框架是针对容器云设计的,可伸缩性较差,开销较大

序号	文献	年份	主要算法/方法	方法实现	优点
1	文献[31]	2017	逻辑回归,SVM和RF	将一个时期内,待测程序对内存地址的调用形成的汇总直方图进行二进制分类,然后分别用逻辑回归,SVM和RF等多种机器学习模型进行分类检测	可以将待测文件访问内存频率进行可视化
2	文献[23]	2018	TD4C离散化算法、Fisher评分算法	使用 TD4C 算法为每个离散化特征数据进行排名,使用Fisher 评分算法对每个非离散特征数据进行排序,将特征降维后再利用传统机器学习模型进行分类	可以显著减少特征数量
3	文献[24]	2018	随机森林（RF）	对特性集用RF训练;并且采用特征缩放方法避免较大特征偏差,最后使用5倍交叉验证和平均输出来报告检测性能	可以防止数据过度拟合,对数据进行有效筛选
4	文献[37]	2018	AdaBoost和Bagging	通过AdaBoost和Bagging等集成学习的方法,将BayesNet、JRip、OneR、REPTree 和 SMO等模型的结果进行处理,提高分类器准确性和有效性	可以提高通用机器学习分类器的准确性和性能
5	文献[38]	2018	kNN、决策树、SVM、ANN	先利用信息增益的特征选择方法将初始特征数据进行筛选降维,然后将处理后的特征数据分别用各种机器学习模型进行分析验证	可以很好地对特征数据进行有效的降维,从而提升机器学习的准确率
6	文献[39]	2019	MinHash算法	将MinHash静态分析技术用于易失性内存转储,测量它们之间的相似率	MinHash擅长于发现对象之间的相似性,并且在二进制文件上也有很好的表现
7	文献[40]	2019	SVM、决策树、朴素贝叶斯、KNN、RF	将API特征根据全局向量汇总成一个本地向量,然后WEKA工具将几种机器学习算法应用于本地向量	通过全局向量,可以有效减少重复特征数据对实验的影响
8	文献[41]	2019	one-class SVM	一类 SVM 本质上学习了一组良性硬件特征,然后判断新输入的特征是与训练数据来自同一类还是“不同”	有强大的分类精度
9	文献[42]	2020	RNN和CNN	将从虚拟机获取到的恶意软件字节转换为灰度图,然后分别用RNN和CNN进行测试	灰度图可以保留恶意软件的原始功能,再利用相关算法提高恶意软件检测准确率
10	文献[43]	2020	SVM、KNN和ANN	先将内存快照转换为相同标准的图片,然后分别用不同的学习模型对其进行分析比较	仅需要待测VM的内存快照,可以有效保护用户隐私
11	文献[29]	2019	n-grams、决策树、集成学习、前馈人工神经网络算法和反馈递归神经网络算法	利用n-grams算法对获取的数据进行预处理,然后使用各种机器学习算法模型对这些数据进行检测分类,得出结果	对所提出的机器学习加密采矿检测引擎提供可解释性
12	文献[44]	2021	二进制粒子群优化（BPSO）、RF	使用BPSO筛选重要特征,然后通过RF分类器将受监视的程序分为良性和恶性进程,达到检测恶意软件的变体的目的	比典型的签名匹配方法效果更好

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