王 楷， 郭 涛， 季振洲

（1 哈尔滨工业大学 计算机科学与技术学院， 哈尔滨 150001； 2 哈尔滨工业大学 网络与信息中心， 哈尔滨 150001）

0 引 言

缓存是当前商用处理器芯片中的核心部件之一，有效弥补了较快的处理器运算速度与较慢的内存访问速度的差距。 然而，缓存时间侧信道攻击却利用了不同缓存层次和内存间的访问时间差作为信道，推断受害者程序运行过程中的访问模式，进而从系统中提取诸如密钥、浏览记录、用户输入等未授权的敏感信息［1-2］。 不仅如此，以“幽灵”为代表的瞬态攻击也将缓存侧信道攻击视为信息泄露链中的重要一环［3］。 不断增加的安全威胁表明探索有效的防御机制的迫切性。

异常检测是防御缓存侧信道攻击的主流思想之一。 该方法认为攻击者在窃取缓存访问模式的过程中，需要针对目标缓存行构建特定的交互方式，而这会在硬件微架构事件中产生与普通程序存在显著差异的特征。 识别这些可疑特征即可有效地定位攻击行为，进而采取低成本的针对性保护操作。 目前，学术界已对指令数、缓存缺失和命中率、CPU 周期数等许多硬件事件进行分析，并陆续提出了基于阈值、概率分布、机器学习的探测手段。 尽管这些方法在一定程度上缓解了侧信道攻击风险，但普遍未考虑攻击者调整攻击细节，伪造信息流的情况下的检测准确度。 在第二节，本文将详细讨论当前典型检测方法的优缺点。

本文指出当前可行的缓存侧信道攻击在每轮探测中需要驱逐和重访操作，并且仅针对被攻击的缓存组，这导致了目标缓存组的访问量增加。……