基于Smith-Waterman的KVM云环境内核攻击检测

本文主要探讨了在基于KVM（Kernel-based Virtual Machine）的云环境中检测网络攻击的问题。随着分布式系统发展到云计算，这一技术革新已经成为企业和组织日常运营的重要工具。然而，云计算的发展也带来了安全挑战，尤其是针对内部恶意行为的防范。文章首先指出传统的防火墙虽然能在一定程度上阻止恶意数据包，但并不能完全防止已知恶意实体的入侵。 作者们提出的创新方法利用了KVM系统的特性，其中主机OS Dom0（Domain 0）直接访问系统的所有I/O功能，通过对系统调用的监控来实现对云基础设施的安全监控。系统调用是操作系统内部进程之间通信的关键机制，通过分析这些调用，可以发现异常行为，从而识别潜在的网络攻击。具体来说，他们采用Smith-Waterman算法，这是一种经典的生物信息学算法，在这里被应用于检测恶意操作，比如共存攻击和网络压力攻击。 Smith-Waterman算法以其高效的字符串匹配和局部搜索能力，有助于在大量系统调用数据中找到可能的模式和异常。论文的重点在于展示如何通过遗传算法优化 Smith-Waterman算法的应用，以提高检测精度和效率。这种方法已在实验室环境中进行了试验，初步结果显示其在实际应用中具有较高的有效性。 研究背景中提到了其他学者的工作，如Spring和Alzain等人对于云安全的讨论，以及Magklaras、Furnell和Papadaki提出的审计引擎，这些都在一定程度上支持了对云环境安全问题的关注和研究。关键词包括云计算、安全、共存攻击、网络压力以及恶意行为，这些都是本文深入探讨的核心概念。 本文的主要贡献在于提出了一种利用Smith-Waterman遗传算法在KVM云环境中检测网络攻击的新策略，并通过实验验证了其可行性。这对于保障云计算环境下系统的安全性具有重要的理论和实践价值。随着云计算的普及，这样的安全防护措施将越来越受到关注。