特徴データベースを用いない効率的な仮想マシンモニタ検出方式の提案

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2011-09-15
• タイトル: 特徴データベースを用いない効率的な仮想マシンモニタ検出方式の提案
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Proposal of Effective Detection Method of VMM without Feature Database
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: 特集：人と共存するコンピュータセキュリティ技術
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 情報セキュリティ大学院大学
• 著者所属: 情報セキュリティ大学院大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): INSTITUTE of INFORMATION SECURITY
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): INSTITUTE of INFORMATION SECURITY
• 著者名: 宮本, 久仁男; 田中, 英彦
• 著者名(英): Kunio, Miyamoto; Hidehiko, Tanaka
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 完全仮想化方式による仮想マシンモニタは，実ハードウェアを対象にしたオペレーティングシステムおよびアプリケーションを，修正を施すことなく実行させることが可能であるが，仮想マシン上でのソフトウェア動作を行わせたくないという要求もある．仮想マシン環境の検出を行う試みは，これまでも行われているが，それらは仮想マシンの機能上現れるデータや判定のための性能値を集めた特徴データベースを利用することが前提であったり，仮想マシンモニタ側の実装上の工夫で回避できたり，また判定が可能になるまでかなりの時間を要したりするなどの欠点を有する．本論文では，そのような特徴データベースを用いることなく，CPUによる命令実行時に現れる性能値の変動をとらえ，アプリケーションプログラムのレベルで利用可能な，効率的な完全仮想化環境の判別方法を提案し，その評価結果について述べる．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: The software that is issued to be run on the real hardware can be run on the virtual machine monitor for full virtualization, and when running software on such a virtual machine monitor, any modification to the software is not needed. But there are some needs that some software must not be run on such an environment. Though many researches for detecting virtual machine environment exist, these ones use some feature databases for detection or are avoidable by some modification of virtual machine monitor or spend pretty much time to detect. In this paper, we propose a light weight and effective detection method of the underlying full-virtualized virtual machine monitor that don't use such feature databases but use the stability of CPU instruction execution performance value, and show the evaluation results.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 52, 号 9, p. 2602-2612, 発行日 2011-09-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764