典型文献
GPU虚拟化技术及其安全问题综述
文献摘要：
人工智能与各行业全面融合的浪潮方兴未艾,促使传统云平台拥抱以图形处理器(GPU)为代表的众核体系架构.为满足不同租户对于机器学习、深度学习等高密度计算的需求,使得传统云平台大力发展GPU虚拟化技术.安全作为云平台GPU虚拟化应用的关键环节,目前鲜有系统性的论述.因此,本文围绕云平台GPU虚拟化安全基本问题——典型GPU虚拟化技术给云平台引入的潜在安全威胁和GPU虚拟化的安全需求及安全防护技术演进趋势——展开.首先,深入分析了典型GPU虚拟化方法及其安全机制,并介绍了针对现有GPU虚拟化方法的侧信道、隐秘信道与内存溢出等攻击方法;其次,深入剖析了云平台GPU虚拟化所带来的潜在安全威胁,并总结了相应的安全需求;最后,提出了GPU上计算与内存资源协同隔离以确保多租户任务间的性能隔离、GPU任务行为特征感知以发现恶意程序、GPU任务安全调度、多层联合攻击阻断、GPU伴生信息脱敏等五大安全技术研究方向.本文希望为云平台GPU虚拟化安全技术发展与应用提供有益的参考.
文献关键词：
GPU虚拟化安全;GPU安全;GPU虚拟化;云计算安全;安全需求
中图分类号：
作者姓名：
吴再龙;王利明;徐震;李宏佳;杨婧
作者机构：
中国科学院信息工程研究所 北京 中国 100093;中国科学院大学 网络空间安全学院 北京 中国 100049
文献出处：
引用格式：
[1]吴再龙;王利明;徐震;李宏佳;杨婧-.GPU虚拟化技术及其安全问题综述)[J].信息安全学报,2022(02):30-58
A类：
B类：
GPU,虚拟化技术,方兴未艾,拥抱,以图,图形处理器,众核,核体系,体系架构,同租,密度计,台大,虚拟化安全,基本问题,安全威胁,安全需求,安全防护技术,技术演进,演进趋势,安全机制,侧信道,隐秘,攻击方法,上计,资源协同,多租户,行为特征,特征感知,恶意程序,伴生,生信,脱敏,五大安全,安全技术研究,技术发展与应用,云计算安全
AB值：
0.351258
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