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& , , Inc. or its affiliates可信计算（9）
论文阅读（7）
随着云计算与自治计算的使用，系统中软件栈的完整性验证成为一个关键问题。本文我们分析了的内部行为。利用度量了所有的可执行文件和他们的配置文件。我们的分析表明了存在的两个问题：度量开销与不确定性。为了解决这些问题，我们给出两种新的技术，称为批量扩展（）与核心度量（）。前者用来加速度量并批量地扩展。后者只度量指定指定的可执行文件与配置文件，从而只验证验证者所感兴趣的部分。评估结果显示我们的方案将时间从减到，并且支持原有的能力。
本文我们分析了的内在行为并分析其性能。我们使用的计算机，附带有，安装系统，内核版本为，使用默认的策略来进行完整性度量，并将信息写入。我们的分析表明了的两个问题，其一是度量开销。当启动后，总共度量条记录，启动时间为，大致是关闭情况下的倍。其二是在每次启动时，度量记录的数目并不是一致的，即使我们使用同一个版本同一个系统。这是由于一个启动序列会根据设备状态和调度策略来进行不同的控制流。我们把这个问题称之为度量的不确定性。这会导致每次启动时生成不同的，使得完整性度量变得更加复杂。
的基本结构如下图所示，可以分为三层：度量目标，度量机制，以及度量结果。机制支持本地验证与强制执行，其存储了一系列可执行文件的好的（通过扩展属性的方式，为）。然后，在执行可执行文件之前，对该文件进行度量，并与存储的值进行对比，当且仅当值匹配时，才允许执行可执行文件，此外，还使用签名来验证完整性与可认证性。是另外一个支持本地元数据验证的扩展方案。
图二是有无情况下的启动时间。开启时间为，无情况下的启动时间为。可以看出，并不适合在生产环境中使用。这是本文的第一个动机。
除了启动时间外，我们还记录了启动序列所生成的度量记录的数目。图三显示了次试验的结果。有趣的是，度量记录的数目每次基本都不一样。我们在进行进一步的分析后发现某些可执行文件只有在某些特定条件下才被执行，比如说当无线不可用时，相关的可执行文件就不会执行。这种不确定性导致了不同的。
本节我们首先讨论度量结果，然后根据它们的文件类型进行分类。之后再探究造成长时间度量时间的操作。
图是度量结果的一个示例。每一行包括项：序列号、、模板、模板名、内容、文件名。
我们使用的命令来对这些度量文件进行分类。图五是分类结果。在条记录中，文本文件（如配置文件、文件）最多，占，共享链接库其次，占，可执行文件、数据、内核模块、脚本分别占、、、。我们可以看到：）相对于链接库与配置文件，可执行文件与内核模块比例较少，）一些缓存文件与文件也被度量了，尽管他们不需要完整性度量。
图六给出了源码的调用关系。建立了四个钩子来进行度量，包括。这些钩子被一些系统调用所调用，如。图七给出了的各个钩子的调用频率。调用最多的为，超过一半的共享对象通过所调用，而很难被调用。
基于此，我们将分析重心定位在上。其包含三个核心操作：计算、扩展、扩展。图给出了这三种操作的处理时间。其中操作耗时最长，达。这很显著地告诉了我们需要重点关注的操作。
图给出了批量扩展方案。我们引入了一个新的控制变量。值为时代表着原始的。当设置为时，代表着每个才进行一次的扩展。图给出了为的情况下的启动时间。
我们首先分析了策略的影响，图给出了在只启动一个钩子情况下的启动时间以及度量计数器。图的五根柱子分别代表没有、只启动某一个钩子、启动所有钩子下的实验结果。钩子发生的度量最多。为了解决不确定性问题，我们注意到有些缓存文件、文件、颜色管理文件等是不需要进行度量的，因此，我们引入了新的接口，使得用户能够指定其感兴趣的可执行文件。图给出了我们的核心度量机制下的度量记录数目，我们设定了只度量、、、、、六个目录下的文件。其中前四个为可执行文件，第五与第六个分别为配置文件与内核模块。图显示了我们的方案满足确定性。图还给出了各个目录下的度量记录的数目。
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