Abstract-Security ses som en av de största utmaningarna med Cloud computing. Den senaste malware blir inte bara mer sofistikerade, men har också visat en trend att använda komponenter, som lätt kan distribueras via Internet för att utveckla nyare och bättre malware. Som ett resultat, är det viktigaste problemet med Cloud säkerhet att klara av att identifiera olika uppsättningar av skadlig kod. Detta papper presenterar en metod för att upptäcka skadlig kod genom att identifiera symptomen på skadligt beteende i stället för att leta efter skadlig kod själv. Detta kan jämföras med användningen av symptom i human patologi, där studier av symtom direkt läkare till diagnos av en sjukdom eller möjliga orsaker till sjukdomar. Den största fördelen med att flytta uppmärksamheten till symptomen är att ett brett spektrum av illvilligt beteende kan resultera i samma uppsättning symtom. Vi föreslår skapandet av Forensic Virtual Machines (FVM), som är mini Virtual Machines (VM) som kan övervaka andra virtuella maskiner för att upptäcka symptomen. I detta dokument kommer vi att lägga fram en ram för att stödja FVM så att de samarbetar med varandra för att identifiera symptom genom att utbyta meddelanden via säkra kanaler. FVM rapporterar till en kommando- och kontrollmodul som samlar in och korrelerar informationen så att lämpliga avhjälpande åtgärder kan vidtas i realtid. Kommandot & Control kan jämföras med den läkare som drar slutsatsen att en sjukdom kan orsakas av de symtom som uppstår. Dessutom, eftersom FVMs använder systemets beräkningsresurser kommer vi att presentera en algoritm för delning av FVMs så att de kan guidas för att söka efter symptomen i virtuella maskiner med högre prioritet.
Författarna i REF identifierade en uppsättning symptom för att indikera möjligheten av skadliga aktiviteter.
A Framework for Detecting Malware in Cloud by Identifying Symptoms
{'venue': '2012 IEEE 16th International Enterprise Distributed Object Computing Conference', 'journal': '2012 IEEE 16th International Enterprise Distributed Object Computing Conference', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}