【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅猛發(fā)展,集中式系統(tǒng)架構(gòu)無論是從存儲能力的角度還是提供海量的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力的角度來說,已經(jīng)遠遠不能滿足人們?nèi)粘Ｉ钜约肮ぷ鞯男枨�。因�?基于分布式系統(tǒng)架構(gòu)進行研究是更加符合現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)服務(wù)需求以及更加符合整個互聯(lián)的發(fā)展趨勢的。然而,在分布式領(lǐng)域針對于可信的研究,尤其是基于可信3.0思想的研究都是相對較少的。因此,本文將以分布式系統(tǒng)架構(gòu)為基礎(chǔ),借鑒了可信3.0理論的思想進行了細化與深入的研究。首先,本文對于分布式系統(tǒng)架構(gòu)進行了初步的研究與分析。其次,本文借鑒可信3.0的研究思想進行了詳細的研究,尤其針對于主動免疫的三重保護框架,本文對其架構(gòu)內(nèi)容的進行了填充與深入的研究。此外,本文還對于分布式系統(tǒng)架構(gòu)的特點進行了研究,并將其與可信3.0的思想進行有機的結(jié)合。最終,將其運用在數(shù)據(jù)源可信評估與分布式節(jié)點的軟件行為的可信評估之中。在本文的主體部分,本文針對于分布式系統(tǒng)架構(gòu)之下的數(shù)據(jù)可信評估以及分布式節(jié)點的軟件行文可信評估進行了重點的討論。在數(shù)據(jù)源可信評估之中,本文采用基于可信證據(jù)的方式對于數(shù)據(jù)源進行評估。其中包括了對于可信證據(jù)的定義、采集、提取、評估以及存儲等環(huán)節(jié)進行了詳細的研究與分析,并且最終本文得到了一個基于可信證據(jù)的科學的評估方案。在分布式節(jié)點的軟件行為的可信評估部分,本文采用基于日志的方式對于軟件的資源消耗(I/O)、事務(wù)提交情況以及異常和警告等內(nèi)容對于軟件的行為進行記錄與監(jiān)控。通過與標準的取樣樣本進行比對,本文可以對于生產(chǎn)環(huán)境之中的數(shù)據(jù)源可信證據(jù)以及分布式節(jié)點的軟件行為進行可信評估。最后,本文通過模擬實驗的方式對于生產(chǎn)環(huán)境之中的分布式節(jié)點的軟件行為進行可信評估與識別。結(jié)果顯示可以較為準確的評估出存在可信問題的軟件行為,并且本文也初步研究出了一些主動免疫措施,為該領(lǐng)域的研究提供一條思路。在本文之中,本文不僅對于可信計算的理論與分布式環(huán)境的數(shù)據(jù)源以及分布式節(jié)點的軟件行為的可信評估進行了研究。本文還結(jié)合了當下流行的分布式中間件技術(shù)與數(shù)據(jù)處理框架將理論研究與實際工程相結(jié)合,為具體的可信方案落地提供了一定的技術(shù)參考與實踐。
【學位授予單位】：北京工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP393.02
【圖文】：

圖 2-2 可信計算環(huán)境架構(gòu)圖Figure 2-2 Trusted Computing Environment Architecture如上圖所示，本文將可信計算環(huán)境模塊與安全可信管理中心模塊進行了細化。此外，針對于分布式系統(tǒng)架構(gòu)，本文進行了一些設(shè)計與研究，最終使得可信 3.0 的思想可以更好地融入分布式系統(tǒng)架構(gòu)之中。本文將可信計算環(huán)境宏觀上分成三個部分，自下而上分別為硬件層、系統(tǒng)層以及應(yīng)用軟件層。在硬件層主要是基于可信 2.0 的內(nèi)容，以可信的計算機芯片為起點，建立可信根。這樣在計算機系統(tǒng)啟動和運行的過程之中，再進行可信鏈的創(chuàng)建，從而實現(xiàn)對于計算機系統(tǒng)或者全局的可信驗證。有關(guān)可信芯片與可信硬件系統(tǒng)的內(nèi)容，在前人的研究之中已經(jīng)做過詳細的研究，因此本文不在詳細討論該部分的內(nèi)容。在系統(tǒng)層，主要實現(xiàn)的功能是打通硬件層與應(yīng)用軟件層的依賴關(guān)系。即為可信的芯片與硬件系提供可信的驅(qū)動服務(wù)，也將各個硬件系統(tǒng)進行統(tǒng)一的封裝與調(diào)度，提供可信的系統(tǒng) API 供上層應(yīng)用程序使用。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，在傳統(tǒng)的操作系統(tǒng)之上，也衍生出了虛擬機和容器等技術(shù)，在分布式系統(tǒng)架構(gòu)之中使用較多的是容器，例如：著名的 Docker 容器，阿里巴

- 15 -圖 3-1 數(shù)據(jù)源可信評估框架Figure 3-1 Data source trusted assessment framework收集集位于可信數(shù)據(jù)源識別模型的最下層，為上層的可信�？尚抛C據(jù)收集主要包含證據(jù)采集、證據(jù)處理、可信可信證據(jù)體的制定用于描述可信證據(jù)，同時也為可信證供了一個標準化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)描述�？尚抛C據(jù)采集自己供外部各個應(yīng)用程序?qū)a(chǎn)生的可信證據(jù)輸入到框架之會把各種輸入的可信證據(jù)進行格式化，這個過程本文。信證據(jù)的來源是可以通過各種各樣的途徑來進行獲取的資質(zhì)、API 調(diào)用者的來源、加密令牌匹配以及測試

圖 3-2 數(shù)據(jù)分類典型框架Figure 3-2 Typical framework for data classification通常情況下，典型的數(shù)據(jù)分類框架主要分為三個層面，如上圖所示，分別為數(shù)據(jù)預(yù)處理層面、特征層面以及分類器層面。在數(shù)據(jù)預(yù)處理這一層，本文要做的工作是將收集到的可信證據(jù)進行分組，數(shù)據(jù)分組情況分為訓練數(shù)據(jù)集以及測試數(shù)據(jù)集。特征層面，在這一層主要做的工作是選用合適的特征模型進行映射處理，目的是將所收集的數(shù)據(jù)映射到特征空間之中，最終得到測試數(shù)據(jù)集和特征數(shù)據(jù)集的特征表示。分類器層面，在這層的主要的工作是訓練分類器，訓練集用于訓練分類器，測試集用來測試分類器的訓練效果，最終實現(xiàn)分類器可以較為準確地判斷出每條可信證據(jù)的類別。針對于收集到的可信證據(jù)，會存在不平衡的問題，例如大量的可信證據(jù)都只是屬于某幾個類別，有的類別的可信證據(jù)數(shù)目相對較少等問題。依據(jù)文獻[36]的研究，主要是對數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征以及分類器這三個層面進行了優(yōu)化來適應(yīng)本論文之中可信證據(jù)分布不均的問題。在數(shù)據(jù)預(yù)處理的層面上，如果某一類別的數(shù)據(jù)比較稀少時，本文主要通過調(diào)整訓練集之中樣本的分布來避免該問題。在特征層面之上，本文主要通過選擇一些較為明顯的識別特征，以達

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