【摘 要】
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文章提出了一种可以配合各种成熟的HASH算法使用的移动可信平台ELF文件完整性校验方法-- RMAC(Random-MAC ),并从 ELF文件的节内容的关键性和关联性对不同类型和属性的节做分类
【机 构】
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广东东软学院计算机科学与技术系,江西微软技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金[61363047,61563036],广东省普通高校特色创新项目[2014KTSCX212],江西省教育厅科学技术研究项目[GJJ13355]
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文章提出了一种可以配合各种成熟的HASH算法使用的移动可信平台ELF文件完整性校验方法-- RMAC(Random-MAC ),并从 ELF文件的节内容的关键性和关联性对不同类型和属性的节做分类,按照一定粒度随机选取各节的内容,然后进行校验以期达到高效率和 高安全性,评价不同选取粒度对安全和效率的影响.文章在不同版本的Linux系统中,搜集了 2249个不同格式的ELF文件的粒度样本进行完整性校验分析.结果表明,在合适的抽取粒度下, RMAC 可以将校验效率提高一倍甚至更多.虽然RMAC一次校验安全性能在
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