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Detecting threats in big data platforms based on call trace and memory access patterns

机译:基于呼叫跟踪和内存访问模式的大数据平台威胁检测

摘要

A runtime attack can be detected on a big data system while processes are executed on various nodes. A behavior profile can be maintained for tasks or processes running on different nodes. The existence of a call variance in one of the traces for one of the behavior profiles can be determined. A memory variance can also be detected in one of the behavior profiles. A runtime attack has occurred when both the memory variance and the call variance are determined to exist.
机译:当进程在不同节点上执行时,可以在大数据系统上检测到运行时攻击。可以为在不同节点上运行的任务或进程维护行为配置文件。可以确定其中一个行为配置文件的一个跟踪中是否存在调用差异。在其中一个行为模式中也可以检测到记忆差异。当确定内存差异和调用差异都存在时,发生了运行时攻击。

著录项

  • 公开/公告号US11269990B1

    专利类型

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 UNIVERSITY OF SOUTH FLORIDA;

    申请/专利号US202016862644

  • 发明设计人 SANTOSH K. ADITHAM;NAGARAJAN RANGANATHAN;

    申请日2020-04-30

  • 分类号G06F21/52;G06F21/57;G06F21/31;G06F21/55;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-24 23:46:28

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