CN117149439B - 一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法和*** - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法和***，属于信息安全技术领域。本发明针对可信计算过程中需要频繁应用密码学签名算法对策略文件进行度量，导致CPU资源消耗过多的问题，在对策略文件执行度量之前，先依据内存中策略文件的属性向量缓存表判断，判断策略文件的内容在上一次度量的基础上是否发生了变化；如果未变，本次不需要进行可信度量，以上一次的度量结果为依据；如果发生了变化，需要进行可信度量，同时依据度量结果更新内存中策略文件的属性向量缓存表。本发明在保证可信度量完整性和正确性的同时，降低可信度量的频率和频次，从而降低可信度量对CPU资源的占用和消耗，保证整个操作***业务的顺利运行。

Description

一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法和***
技术领域
本发明属于信息安全技术领域，涉及一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法和***。
背景技术
可信计算(Trusted Computing，通称TC)是一项由可信计算组(TrustedComputing Group，通称TCG)促进和开发设计的技术。可信计算的关键目标之一是保证操作***和应用的完整性，从而确定操作***或者应用能够按照预期的目标，在预定的范围内运行。可信和安全性是紧密联系的，可信是安全性的基本，掌握可信才能够更好地掌握安全性，才可以为搭建更牢固的安全管理体系固本强基。
可信度量作为可信计算的核心，是可信计算环节中不可或缺的关键环节。可信度量分为静态度量和动态度量两种。静态度量一般指在***引导、操作***启动、应用程序执行以及文件***访问等环节，基于哈希或者密码学签名算法对静态文件进行可信度量的过程，静态文件包括***镜像、可执行程序以及依赖库等。在对文件进行可信度量的过程中，需要用到密码学签名算法或者哈希算法，哈希算法或者密码学签名算法使用过程中比较消耗操作***的CPU资源，尤其是当被可信度量的文件自身比较大时，会对CPU资源造成较大的负担。因此，如何降低可信度量过程对CPU资源消耗的问题，已经成为可信计算领域绕不开的课题。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法和***，以解决静态度量文件时，对CPU资源消耗过大，给操作***的CPU资源造成较大负担的问题。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：
一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，包括以下步骤：
S1，查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行S2；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，如果一致，结束判断，如果不一致，执行S2；所述缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，所述实际属性为策略文件的自带属性；
S2，可信度量策略文件，并将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
本发明的进一步改进在于：
优选的，S1中，所述判断策略文件是否为首次可信度量，包括：在属性向量缓存表中查询策略文件的属性，如果查询不到，则策略文件是首次可信度量。
优选的，S1在执行过程中，在操作***的内核层中实时监控策略文件的属性变化。
优选的，S1中，缓存属性与实际属性均包括索引节点、时间信息变量和最后一次磁盘回写时间。
优选的，S1中，比较策略文件的实际属性和缓存属性是否一致的具体过程为：判断策略文件的索引节点是否发生变化，如果发生变化，认定不一致，执行S2；如果未发生变化，判断策略文件的时间信息变量是否发生变化，如果未发生变化，不需要可信度量；如果时间信息变量发生变化，判断策略文件的最后一次磁盘回写时间是否发生变化，如果未发生变化，不需要可信度量，否则执行S2。
优选的，所述时间信息变量包括最后一次度量时间、最后一次修改时间和最后一次属性变化时间。
优选的，最后一次度量时间、最后一次修改时间和最后一次属性变化时间中的任意一个发生变化，认为时间信息变量发生变化。
优选的，S1中，不需要可信度量时，从属性向量缓存表中提取出上一次度量结果作为本次的度量结果。
一种降低可信计算静态度量频率和频次的***，包括：
度量判断模块，用于查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行度量模块；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，如果一致，结束判断，如果不一致，执行度量模块；所述缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，所述实际属性为策略文件的自带属性；
度量模块，用于可信度量策略文件，将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
优选的，还包括：
属性变化监控模块，用于实时监控属性向量缓存表中策略文件的属性变化。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
本发明公开了一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，针对可信计算技术中需要频繁应用密码算法对文件进行可信度量，导致CPU资源消耗大的问题，在对策略文件执行可信度量之前，先依据内存中策略文件的属性向量缓存表，判断策略文件在上一次可信度量的基础上，策略文件的属性是否发生了变化；如果未变，本次不需要进行度量，以上一次的度量结果为依据；如果变化了，需要进行可信度量，同时更新内存中策略文件的属性向量缓存表。在保证可信度量完整性和正确性的同时，降低可信度量的频率和频次，从而降低可信度量对CPU资源的占用和消耗，保证操作***业务的顺利运行。本发明最大限度地降低可信度量的频率和频次，做到“非必要不度量”，同时保证可信度量的完整性和正确性，进而降低可信度量对CPU资源的占用和消耗。本发明的方法实现简单，安全可靠，能够广泛应用于网络服务器、工业控制、云计算和数据中心等多个领域。
进一步的，本发明在操作***内核层实时监控策略文件的属性变化，同时在内存中构建策略文件的属性向量缓存表。
附图说明
图1为本发明的降低可信计算静态度量频率和频次的方法流程图；
图2为本发明的降低可信计算静态度量频率和频次的方法流程细节图；
图3为本发明中降低可信计算静态度量频率和频次的***模块图。
具体实施方式
需要说明的是，本发明的说明书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、***、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
为了能够清晰的说明本发明的方案，对下列名词给予解释：
CPU：中央处理器，全称为Central Processing Unit，作为计算机***的运算和控制核心，是信息处理和程序运行的最终执行单元。
AVC：属性向量缓存表，全称为Attribute Vector Cache，用于缓存策略文件的属性信息和度量信息。
可信度量作为可信计算的核心，是可信计算环节中不可或缺的关键环节。可信度量一般是基于密码学签名算法或者哈希算法对文件或进程进行可信度量。哈希算法包含位运算和哈希函数，位运算一般不会占用过高的CPU资源，但是哈希函数是强CPU消耗型操作，使得哈希算法使用比较密集的时候，CPU资源的占用率一定会居高不下。密码学签名算法相比于哈希算法来说，对于CPU资源的消耗性更强，当操作***中需要可信度量的文件数量较多或文件较大时，必然会导致操作***的CPU资源占用率过高，影响正常业务的运行。因此需要设计一种有效的方法，在保证可信度量的完整性和正确性的同时，降低可信度量对CPU资源的占用和消耗。
为了解决上述问题，参见图1，本发明第一个目的是提供一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，包括以下步骤：
S1，查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行S2；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，实际属性为策略文件的自带属性；如果一致，则认定实际属性相对于缓存属性未发生变化，不需要可信度量，判断结束；如果不一致，执行S2。
S2，可信度量策略文件，将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
该方法在操作***内核层实时监控策略文件的属性变化情况，在内存中构建策略文件的属性向量缓存表，在可信度量之前先基于属性向量缓存表中的缓存属性判定是否需要度量，做到“非必要不度量”，从而最大限度地降低可信度量的频率和频次。
参见图2，本发明的实施例之一为公开了一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，具体的，该方法包括以下步骤：
S1，当策略文件触发了可信度量后，首先在属性向量缓存表查询策略文件缓存的属性信息，即缓存属性。如果查询不到，说明当前文件属于首次度量，需要调用度量模块对策略文件进行可信度量，即执行S2；可信度量完成之后将策略文件的度量值，最后一次度量时间存入属性向量缓存表中。如果可以在属性向量缓存表中查询到策略文件的缓存属性，比较策略文件自带的实际属性和缓存属性，判断策略文件在上一次度量的基础之上策略文件内容是否发生了变化。如果策略文件内容未发生变化，本次不需要进行度量，以上一次的度量结果为依据；如果策略文件内容变化了，需要进行度量，根据度量结果同步更新属性向量缓存表中策略文件的缓存属性。
具体的，需要比较当前策略文件自带的实际属性与属性向量缓存表中的缓存属性是否发生变化。策略文件在上一次度量的基础上，策略文件中内容是否发生变化的判定依据如下：
(1) 首先判断策略文件的索引节点（即inode）是否发生了变化，如果策略文件的索引节点发生了变化，说明该策略文件可能是一个全新的文件，无需判断策略文件的其它属性，直接进行可信度量；可信度量完成之后，将当前的度量值和最后一次度量时间存入属性向量缓存表中，最后一次度量时间即为当前度量值的度量时间。
(2) 如果策略文件的索引节点未发生变化，判断实际属性与缓存属性中的时间信息变量是否一致。具体的时间信息变量包括最后一次度量时间、最后一次修改时间、最后一次属性变化时间。如果缓存属性和实际属性中这三个时间信息变量均一致，则认为策略文件在上一次度量的基础上内容未发生变化，本次不需要度量，从属性向量缓存表中提取策略文件的上一次度量结果作为本次的度量结果。其中，最后一次修改时间指策略文件内容发生变化的时间；最后一次属性变化时间包括最后一次访问时间、索引节点编号变化时间和文件大小等属性的变化时间，这些时间中的任意一个变化，则需要修改最后一次属性变化时间。
(3)如果上一步中，策略文件的最后一次度量时间、最后一次修改时间和最后一次属性变化时间中任意一个发生了变化，并不能代表文件的内容发生了变化。还需进一步判断策略文件的磁盘回写时间是否发生了变化，如果磁盘回写时间没有变化，则认为策略文件在上一次度量的基础上，内容未发生变化，本次不需要度量，从属性向量缓存表中提取策略文件的上一次度量结果作为本次的度量结果；反之，如果磁盘回写时间也发生了变化，需要进行可信度量并更新文件的属性向量缓存表。
作为优选的方案之一，若操作***中没有属性向量缓存表；在进行S1前，在操作***的内存中构建策略文件的属性向量缓存表，用于存储策略文件的度量值、度量时间和属性。
S2，对策略文件进行可信度量，当策略文件执行完一次可信度量后，将当前度量值和最后一次度量时间存入属性向量缓存表中。
作为优选的方案之一，在操作***内核层实时监控策略文件的属性变化，监控的属性包括但不限于策略文件的索引节点、最后一次修改时间、最后一次属性变化时间、最后一次磁盘回写时间和最后一次度量时间等信息。
参见图3，本发明第二个目的是提供一种降低可信计算静态度量频率和频次的***，该***包括：
度量判断模块，用于查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行度量模块；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，如果一致，结束判断，如果不一致，执行度量模块；所述缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，所述实际属性为策略文件的自带属性。
度量模块，用于可信度量策略文件，将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
进一步的，还包括属性变化监控模块，用于实时监控属性向量缓存表中策略文件的属性变化。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行S2；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，如果一致，结束判断，如果不一致，执行S2；所述缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，所述实际属性为策略文件的自带属性；
S1中，缓存属性与实际属性均包括索引节点、时间信息变量和最后一次磁盘回写时间；
S1中，比较策略文件的实际属性和缓存属性是否一致的具体过程为：判断策略文件的索引节点是否发生变化，如果发生变化，认定不一致，执行S2；如果未发生变化，判断策略文件的时间信息变量是否发生变化，如果未发生变化，不需要可信度量；如果时间信息变量发生变化，判断策略文件的最后一次磁盘回写时间是否发生变化，如果未发生变化，不需要可信度量，否则执行S2；
S2，可信度量策略文件，并将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
2.根据权利要求1所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，S1中，所述判断策略文件是否为首次可信度量，包括：在属性向量缓存表中查询策略文件的属性，如果查询不到，则策略文件是首次可信度量。
3.根据权利要求1所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，S1在执行过程中，在操作***的内核层中实时监控策略文件的属性变化。
4.根据权利要求1所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，所述时间信息变量包括最后一次度量时间、最后一次修改时间和最后一次属性变化时间。
5.根据权利要求4所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，最后一次度量时间、最后一次修改时间和最后一次属性变化时间中的任意一个发生变化，认为时间信息变量发生变化。
6.根据权利要求1所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的方法，其特征在于，S1中，不需要可信度量时，从属性向量缓存表中提取出上一次度量结果作为本次的度量结果。
7.一种用于实现权利要求1所述方法的降低可信计算静态度量频率和频次的***，其特征在于，包括：
度量判断模块，用于查询属性向量缓存表，判断策略文件是否为首次可信度量，如果是，执行度量模块；如果不是，比较策略文件的实际属性与缓存属性是否一致，如果一致，结束判断，如果不一致，执行度量模块；所述缓存属性为策略文件缓存在属性向量缓存表中的属性，所述实际属性为策略文件的自带属性；
度量模块，用于可信度量策略文件，将当前度量值和最后一次度量时间写入在策略文件的属性向量缓存表中。
8.根据权利要求7所述的一种降低可信计算静态度量频率和频次的***，其特征在于，还包括：
属性变化监控模块，用于实时监控属性向量缓存表中策略文件的属性变化。
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