基于自动机的Java信息流分析

面向Java的信息流分析工作需要修改编译器或实时执行环境,对已有系统兼容性差,且缺乏形式化分析与安全性证明。首先,提出了基于有限状态自动机的Java信息流分析方法,将整个程序变量污点取值空间抽象为自动机状态空间,并将Java字节码指令看做自动机状态转换动作;然后,给出了自动机转换的信息流安全规则,并证明了在该规则下程序执行的无干扰安全性;最后,采用静态污点跟踪指令插入和动态污点跟踪与控制的方法实现了原型系统IF-JVM,既不需要获得Java应用程序源码,也不需要修改Java编译器和实时执行环境,更独立于客户操作系统。实验结果表明,原型系统能正确实现对Java的细粒度地信息流跟踪与控制,性能开销为53.1%。     

基于HDFS跟踪的雷达控制系统鲁棒性增强技术

针对传统雷达控制系统鲁棒性较差、控制效率较低的问题,基于HDFS跟踪技术研究了一种新的雷达控制系统鲁棒性增强技术。收集雷达控制系统数据,利用信息流控制语言代数形式对收集的数据进行解析处理,选择最适合进行研究的数据,并对雷达控制系统进行伺服控制,利用SQL方法,在数据传输过程中对数据进行注入操作,进而降低数据在传导中的损失率。在此基础上,在HDFS跟踪状况下完成雷达控制系统鲁棒性增强操作,多种方法并行,有效解决了雷达控制系统鲁棒性差的问题。为检测增强效果,设定对比实验,结果表明,基于HDFS跟踪的雷达控制系统鲁棒性增强技术的系统鲁棒性较强,控制效率提高了21.42%。     

用信息流控制保证软件可信运行

提出一种基于信息流控制来保证软件可信运行的方法。首先设计一种信息流控制模型,该模型的访问规则、传播规则和感染规则基本涵盖了软件在操作系统运行过程中产生信息流的主要类型。其次,设计一种策略描述语言,该语言使软件管理者可以以一种较为直观的方式描述所期望的软件信息流。在Linux内核部分实现原型系统,实验证明该方法可以控制软件所产生的信息流,从信息流角度保证软件的可信运行。     

智能车辆自动超车系统的数据驱动路径跟踪约束控制

针对智能车辆自动超车系统,提出了一种新的数据驱动超车路径跟踪约束控制方案,系统控制方案的设计仅利用自动超车系统的输入/输出数据,并不包括车辆的模型信息,所以针对不同的车型均能够实现自动超车的数据驱动路径跟踪约束控制.在控制器的设计过程中,针对控制输入受变化范围和变化速率的限制,提出了一种新的动态抗饱和补偿器来解决饱和问题.最后给出了数据驱动约束控制与原型无模型自适应控制(model free adaptive control,MFAC)以及PID控制的仿真结果对比,结果表明,本文所提控制方案能够很好的完成自动超车过程的路径跟踪,且相比原型MFAC以及PID控制方案,本文方案具有更小的跟踪误差和更快的响应速度.     

数据库管理系统强制访问控制形式化分析与明证

强制访问控制是保护数据库管理系统安全的有效机制.DMOSMAC是一个依赖于安全操作系统实现强制访问控制机制的数据库管理系统.在分析该系统实现的基础上,对该系统进行了形式化分析.给出了信息流的概念,将信息流集合作为被验证系统状态的一部分.信息流集合始终是一个递增的集合,利用信息集合流可防止删除等操作的证明被绕过的可能,保证验证过程的严密性.在信息流的基础上提出了一种对系统代码进行抽象、抽取的形式化分析方法.即抽象DMOSMAC系统状态,从源代码中提取操作规则,将BLP模型中的状态、访问规则分别与DMOSMAC系统的状态、操作规则建立映射关系,BLP模型中简单安全性和*-特性转换为面向信息流的状态不变式,继承BLP模型的相关安全公理和定理进行分析和证明;最后用定理证明器COQ进行安全性证明的方法.     

基于间接信息流约束的访问控制模型

为解决跨域跨系统环境下的违规间接信息流问题,提出了一种联合访问控制模型.通过记录系统中的访问行为,构建跨系统的信息流图;在此基础上给出信息流图的安全性定理,定义系统的安全状态;通过制定安全规则,约束跨域跨系统环境中的访问行为.基于安全熵对模型的安全性进行分析和验证,验证结果表明了模型在间接信息流的安全防护能力方面优于传统模型.     

RBAC模型的非法信息流控制

由于缺乏信息流控制机制,RBAC模型的授权访问可能导致不安全的信息流.为了保护RBAC模型系统中信息的机密性,定义了RBAC模型的非法信息流概念,给出了非法信息流的检测、更新以及控制算法.将这些算法用于RBAC模型的授权管理可有效防止信息的非授权泄漏,实现安全的访问.     

基于用户信任值的HDFS访问控制模型研究

目前,越来越多的用户使用云存储来保存或备份数据,以增强数据的可移动性,但针对云存储的安全性问题,研究人员主要关注隐私泄露、数据容灾、副本消除等方面,对访问控制的研究较少。在前人研究的基础上,提出了一种基于用户信任值的HDFS(Hadoop distributed file system)访问控制模型。该模型结合可信赖第三方认证系统Kerberos实现对用户的认证,并为每个用户设定一个信任值,通过信任值与信任值阈值的比较动态控制用户对HDFS的访问。实验结果表明,该模型不仅可以克服HDFS访问控制上的缺陷,而且能够动态、有效地控制用户对HDFS中资源的访问。     

基于授权策略的RBAC信息流控制

RBAC没有明确定义非法信息流,也没有提供信息流控制机制. RBAC系统中主体的访问操作可以引起客体之间的信息流,使用户访问到未授权的信息.首次从授权策略的角度形式化地定义了RBAC非法信息流,提出了一个检测RBAC配置中用户可以引起的非法信息流的算法,给出了一个动态信息流控制算法.确保了RBAC访问控制目标的实现,增强了RBAC系统的安全性.     

Hadoop在VOD系统中的应用研究

首先对当前VOD系统进行简单介绍,指出当前VOD系统存储架构的不足,接着介绍Hadoop,分析HDFS的存储机制和特点,指出将HDFS用于存储视频文件的优势。通过将Hadoop和当前VOD系统融合,提出基于Hadoop的VOD原型系统设计方案。最后总结将Hadoop用于VOD系统的优势,给出进一步研究计划。     

基于磁光虚拟存储系统的文件调度算法

基于光盘库的Hadoop分布式文件系统（HDFS光盘库）在单位存储成本、数据安全性、使用寿命等方面非常符合当前大数据存储要求，但是HDFS不适合存储大量小文件和实时数据读取。为了使HDFS光盘库能更好地运用到更多大数据存储场景，本文提出一种更加适合大数据存储的磁光虚拟存储系统（MOVS, Magneto-optical Virtual Storage System）。系统在HDFS光盘库与用户之间加入磁盘缓存，并在磁盘缓存内通过文件标签分类、虚拟存储、小文件合并等技术将磁盘缓存内小文件合并为适合HDFS光盘库存储的大文件，提高系统的数据传输速度。系统还使用了文件预取、缓存替换等文件调度算法对磁盘缓存内文件进行动态更新，减少用户访问HDFS光盘库次数。实验结果表明，MOVS相对HDFS光盘库在响应时间和数据传输速度方面得到很大改善。     

多级安全系统中数据聚合的无干扰属性

基于信息流的安全模型较访问控制模型优势在于更本质的描述了什么是安全,自提出信息流的无干扰概念以来信息流模型就成为安全研究的中心之一,并提出了很多种无干扰模型.针对现存几种安全模型存在建模工具与分析工具不一致、不支持多级安全系统等问题.在广义无干扰模型以及聚合属性的基础上提出一种支持多级安全系统、多等级信息流策略状态转换且包含聚合属性的信息流安全模型,并给出了信息流策略的正式语义.     

Protecting Data Mobility in Cloud Networks Using Metadata Security

At present, health care applications, government services, and banking applications use big data with cloud storage to process and implement data. Data mobility in cloud environments uses protection protocols and algorithms to secure sensitive user data. Sometimes, data may have highly sensitive information, leading users to consider using big data and cloud processing regardless of whether they are secured are not. Threats to sensitive data in cloud systems produce high risks, and existing security methods do not provide enough security to sensitive user data in cloud and big data environments. At present, several security solutions support cloud systems. Some of them include Hadoop Distributed File System (HDFS) baseline Kerberos security, socket layer-based HDFS security, and hybrid security systems, which have time complexity in providing security interactions. Thus, mobile data security algorithms are necessary in cloud environments to avoid time risks in providing security. In our study, we propose a data mobility and security (DMoS) algorithm to provide security of data mobility in cloud environments. By analyzing metadata, data are classified as secured and open data based on their importance. Secured data are sensitive user data, whereas open data are open to the public. On the basis of data classification, secured data are applied to the DMoS algorithm to achieve high security in HDFS. The proposed approach is compared with the time complexity of three existing algorithms, and results are evaluated.     

基于着色Petri网的HDFS数据一致性建模与分析

HDFS分布式文件系统作为Apache Hadoop的核心组件之一,在工业界得到了广泛应用.HDFS采用了多副本机制保证数据的可靠性,但是由于多副本的存在,在节点失效、网络中断、写入失败时可能会导致数据不一致.与传统文件系统相比,HDFS被认为其数据一致性有所降低,但用户并不知道何时会出现不一致的情况,目前也没有相关工作对其一致性机制进行验证说明.当数据存在一致性问题时,会增加上层应用的不确定性.可见,对数据一致性的研究十分必要.HDFS的软件规模庞大,且在分布式环境下运行,针对这些特点,采用了着色Petri网建模和状态空间分析的方法,完成了以下工作：（1）使用着色Petri网对HDFS的读写流程建立模型,该模型详细刻画了HDFS内部各个组件的功能及相互协作的机制;（2）基于着色Petri网模型,使用状态空间工具分析了HDFS的数据层一致性和操作层一致性,验证并详细说明了HDFS出现不一致的条件;（3）在分析过程中,提出了“时点重复读”的操作层一致性验证方法,采用串行化的重复读策略降低了状态空间复杂度.基于以上工作,针对HDFS上层应用的开发给出建议,帮助提高应用的数据一致性.此外,在建模过程中提出的建模技巧给基于CPN Tools工具分析其他系统提供了借鉴.     

基于控制流切片的代码安全缺陷检测方法

为轻松获得程序的可能执行路径,进而实现程序变量的状态跟踪,提出了一种C/C++源代码控制流提取算法,通过该模型获取控制流切片,产生局部控制流图,将数据流异常检测与安全子集检测相结合,弥补了单独使用安全子集方法无法跟踪数据流的不足,增强代码安全隐患的挖掘能力.利用控制流图化简,排除部分不可达控制流信息,提高跟踪效率.通过对3个Linux内核源文件的检测,验证了该方法不仅可以检测出违反安全子集的代码安全隐患,同时对代码数据流异常检测提供支持,准确率达94.9％.     

基于HDFS的远程教育课件资源管理

首先介绍了当前远程教育课件资源管理及其存在的不足,分析了HDFS的存储机制和特点及数据安全保护策略,给出了采用HDFS文件系统进行远程课件资源管理的实现方案,并指出将HDFS用于远程课件资源管理的优势。     

信息流控制研究进展

信息流控制能够保证数据与隐私端到端安全,一直是信息安全领域研究的重点和难点.为介绍信息流控制相关的研究现状和进展,首先,从基于格、安全类型系统、安全进程代数和自动机四个方面介绍了信息流控制的基本理论与模型.其次,从计算机层次结构由下而上出发,综述了基于硬件、操作系统、虚拟机、高级语言、低级语言、数据库和网络的信息流控制实现方法并对比各类研究的特点.然后,结合当今时代前沿技术,分析了信息流控制在云计算、移动互联、大数据和物联网等新技术下的应用.最后,总结了当前信息流控制相关研究中存在的问题,并针对今后该领域的研究趋势进行了展望,对下一步研究工作有一定的参考价值.     

面向海量数据应用的物联网信息服务系统研究综述*

物联网信息服务系统整合了基础设施层获取的海量数据,是面向各类物联网应用提供跟踪、监测和控制等信息服务的关键平台。阐述了物联网海量数据处理技术,包括存储、预处理和数据挖掘;总结了物联网信息服务系统在系统安全、隐私保护和可信性方面的安全保障机制;从系统架构、实现技术和系统实践三个方面,探讨了物联网信息服务系统的设计。最后,展望了这一领域面临的挑战和有待进一步研究的方向。