The Windows Vista operating system implements an interesting model of multi-level integrity. We observe that in this model, trusted code can be blamed for any information-flow attack; thus, it is possible to eliminate such attacks by static analysis of trusted code. We formalize this model by designing a type system that can efficiently enforce data-flow integrity on Windows Vista. Typechecking guarantees that objects whose contents are statically trusted never contain untrusted values, regardless of what untrusted code runs in the environment. Some of Windows Vista's runtime access checks are necessary for soundness; others are redundant and can be optimized away.


翻译:Windows Vista 操作系统采用了一个有趣的多层次完整性模型。 我们观察到,在这个模型中,任何信息流攻击都可以归咎于可靠的代码; 因此,可以通过对信任代码进行静态分析来消除这种袭击。 我们通过设计一个能够有效地在 Windows Vista 上执行数据流完整性的型号系统来正式确定这一模式。 输入可以保证静态信任的物体不会包含不可靠的值, 不论在环境中运行的代码为何。 Windows Vista 运行中的一些运行时访问检查对于正确性是必要的; 其它的系统是多余的, 可以优化 。

0
下载
关闭预览

相关内容

Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
159+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
78+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
104+阅读 · 2019年10月9日
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
Semantics of Data Mining Services in Cloud Computing
Arxiv
4+阅读 · 2018年10月5日
Auto-Context R-CNN
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月8日
VIP会员
相关资讯
CCF A类 | 顶级会议RTSS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年4月17日
人工智能 | ISAIR 2019诚邀稿件(推荐SCI期刊)
Call4Papers
6+阅读 · 2019年4月1日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
17+阅读 · 2018年12月24日
Python机器学习教程资料/代码
机器学习研究会
8+阅读 · 2018年2月22日
【推荐】用Python/OpenCV实现增强现实
机器学习研究会
15+阅读 · 2017年11月16日
【推荐】树莓派/OpenCV/dlib人脸定位/瞌睡检测
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年10月24日
【推荐】Python机器学习生态圈(Scikit-Learn相关项目)
机器学习研究会
6+阅读 · 2017年8月23日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员