ProSAS: Proactive Security Auditing System for Clouds

Suryadipta Majumdar

doi:10.1109/TDSC.2021.3062204

2022-07-01

PRE

Suryadipta Majumdar *

Gagandeep Singh Chawla

DOI：10.1109/TDSC.2021.3062204

原文链接

原文求助

摘要

En 中文

云中的多租户及其动态和自助服务性质可能会导致严重的安全问题，例如云租户之间的隔离漏洞。为了减轻这种担忧并确保云提供商对其租户的问责制和透明度，根据安全策略列表验证云状态，即安全审计，是一个有前途的解决方案。然而，针对云的现有安全审计解决方案受到若干限制。首先，传统的审计方法本质上是追溯的，只能在事后发现违规行为，因此在处理云的动态性质时往往变得无效。其次，现有的运行时方法在处理云的庞大规模时可能会导致响应时间的显着延迟。最后，当前的主动方法通常依赖于关于云中的未来变化的先验知识，并且还需要大量的手动工作，并且因此对于像云这样的动态环境变得不太实用。为了解决这些限制，我们提出了一种新颖的主动安全审核系统，即ProSAS，它可以在实际响应时间内防止在运行时违反安全策略，并且不需要有关未来更改的先验知识。更具体地说，ProSAS首先通过从历史数据 (例如，日志) 中学习来建立其模型 (例如，云事件和关键事件之间的依赖关系); 然后，它通过利用依赖关系来预测可能跟随接收到的事件的未来关键事件; 之后，它主动验证这些未来事件的影响，并防止那些可能导致违反安全策略的事件。ProSAS已集成到流行的云管理平台OpenStack中，我们提供了具体的指南，将ProSAS移植到其他流行的云平台，例如Google cloud platform和Amazon ec2。我们使用真实数据和合成数据的实验结果证明了效率的提高 (即，对于具有10,000租户的大规模云，响应时间最多减少到1,450纳秒，平均减少8.5毫秒) 和自动化水平 (即，在ProSAS的主动安全审计中学习超过20个跨越100天的新关键事件)。

Keyword:

Security

Probabilistic logic

Runtime

Delays

Time factors

Standards

Predictive models

Security auditing

runtime enforcement

cloud security

proactive auditing