一种侧信道风险感知的虚拟节点迁移方法
为防御网络切片(NS)中的侧信道攻击(SCA),现有的基于动态迁移的防御方法存在不同虚拟节点共享物理资源的条件过于松弛的问题.该文提出一种侧信道风险感知的虚拟节点迁移方法.根据侧信道攻击的实施特点,结合熵值法对虚拟节点的侧信道风险进行评估,并将服务器上偏离平均风险程度大的虚拟节点进行迁移;采用马尔科夫决策过程描述网络切片虚拟节点的迁移问题,并使用Sarsa学习算法求解出最终的迁移结果.仿真结果表明,该方法将恶意网络切片实例与其他网络切片实例隔离开,达到防御侧信道攻击的目的.
网络切片、安全隔离、侧信道攻击、马尔可夫决策过程、Sarsa学习算法
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TP393(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划网络空间安全专项2016YFB0801605;国家自然科学基金创新群体项目61521003
2019-09-23(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共8页
2164-2171