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缓存侧信道攻击严重威胁各类系统的安全,对攻击进行检测可以有效阻断攻击。为此,提出了一种基于决策树和AdaBoost的AD检测模型,通过匹配系统硬件事件信息特征,快速有效地识别缓存侧信道攻击。首先,分析缓存侧信道攻击特点,提取攻击硬件事件特征模式。其次,利用决策树的快速响应能力,同时结合AdaBoost对数据样本进行加权迭代,对采集的不同负载下的特征数据进行模型训练,优化检测模型在不同负载时的整体检测精度。实验结果表明,该模型在不同系统负载条件下的检测精度均不低于98.8%,能够快速准确地检测出缓存侧信道攻击。 相似文献
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