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SandGPU:面向异构GPU的资源池化与API沙盒机制设计 认领 引用
1
作者 贺敬伟 戚林成 +1 位作者 刘小磊 章路进 《电信科学》 北大核心 2026年第7期138-152,共15页
随着人工智能与高性能计算的快速发展,图形处理器(graphics processing unit,GPU)已成为算力中心的核心资源。现代算力中心往往同时部署多厂商、不同架构的GPU,而传统基于硬件切分或驱动绑定的方案仅支持单一厂商,难以在多架构环境中实... 随着人工智能与高性能计算的快速发展,图形处理器(graphics processing unit,GPU)已成为算力中心的核心资源。现代算力中心往往同时部署多厂商、不同架构的GPU,而传统基于硬件切分或驱动绑定的方案仅支持单一厂商,难以在多架构环境中实现高效共享与隔离。提出一种面向异构GPU的资源池化与应用程序接口(application program interface,API)沙盒机制设计方案SandGPU,在资源抽象层构建统一的虚拟GPU三维资源模型,引入厂商级折算系数,对不同架构GPU的计算能力、显存容量和带宽进行等效表征;在执行层通过基于API的沙盒机制,利用显存配额门、带宽令牌桶和计算节流门实现按配额限流和跨任务干扰抑制。基于自研离散时间仿真平台的实验表明,在保持平均算力利用率且在一定时延内完成任务的比例不下降的前提下,所提方案将干扰率分布的P95值平均降低22.4%,显著收敛尾部干扰。 展开更多
关键词 异构GPU GPU池化 API沙盒 软隔离 服务等级目标
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基于序列比对的勒索病毒同源性分析 认领 引用 被引量：8
2
作者 龚琪 曹金璇 芦天亮 《计算机与现代化》 2018年第2期1-5,共5页
勒索病毒近年来数量呈爆发式增长,但其中真正的新型家族并不多,多数为已有家族变种。通过研究恶意代码行为特征,提出一种基于序列比对的同源性分析方法。使用沙箱提取勒索病毒动态行为特征,抽取API调用类别,并进行编码、去重,结合序列... 勒索病毒近年来数量呈爆发式增长,但其中真正的新型家族并不多,多数为已有家族变种。通过研究恶意代码行为特征,提出一种基于序列比对的同源性分析方法。使用沙箱提取勒索病毒动态行为特征,抽取API调用类别,并进行编码、去重,结合序列比对算法计算不同恶意代码之间的相似性,从而分析同源性。数据集选取6类勒索家族及其变种。实验结果表明该方法能较好地分析勒索病毒同源性,并能很好地区分正常软件和勒索病毒。 展开更多
关键词 勒索软件 动态检测 沙箱 API序列 序列比对
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基于动态行为和机器学习的恶意代码检测方法 认领 引用 被引量：14
3
作者 陈佳捷 彭伯庄 吴佩泽 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期166-173,共8页
目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强,现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析Cuckoo沙箱记录恶意代码的行为信息和网络流量,结合Cuckoo沙箱... 目前恶意代码出现频繁且抗识别性加强,现有基于签名的恶意代码检测方法无法识别未知与隐藏的恶意代码。提出一种结合动态行为和机器学习的恶意代码检测方法。搭建自动化分析Cuckoo沙箱记录恶意代码的行为信息和网络流量,结合Cuckoo沙箱与改进DynamoRIO系统作为虚拟环境,提取并融合恶意代码样本API调用序列及网络行为特征。在此基础上,基于双向门循环单元(BGRU)建立恶意代码检测模型,并在含有12170个恶意代码样本和5983个良性应用程序样本的数据集上对模型效果进行验证。实验结果表明,该方法能全面获得恶意代码的行为信息,其所用BGRU模型的检测效果较LSTM、BLSTM等模型更好,精确率和F1值分别达到97.84%和98.07%,训练速度为BLSTM模型的1.26倍。 展开更多
关键词 恶意代码 应用程序接口序列 流量分析 Cuckoo沙箱 DynamoRIO系统 双向门循环单元网络
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