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Performance Analysis of Real-Time Covert Timing Channel Detection Using a Parallel System

机译：并行系统实时隐蔽定时信道检测性能分析

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As network data rates continue to increase, implementing real-time network security applications requires a scalable computing platform. Multicore and manycore parallel processing systems provide a way to scale network security applications. The focus of this study are network covert timing channels (CTCs) that provide secret communication between hosts by modulating the inter-packet delays of an overt application. In this paper, we present an implementation of a parallel CTC detection tool in a Massively Parallel Processing Array (MPPA) architecture. We examine the effectiveness of our tool for detecting model-based CTCs using parallel implementation of four common detection techniques, namely, the Kullback-Liebler Divergence (KLD), Kolmogorov-Smirnov (K-S), regularity and first order entropy tests. We evaluate the performance of the algorithms using classification rates and study the scalability by varying the number of cores. Results show that while parallelization provides benefit, the scalability is limited by the memory available in each core and the ability to stream in large number of flows to different cores.
机译：随着网络数据速率的不断提高，实施实时网络安全应用程序需要可扩展的计算平台。多核和多核并行处理系统提供了一种扩展网络安全应用程序的方法。这项研究的重点是网络隐蔽定时通道（CTC），它们通过调制公开应用程序的数据包间延迟来提供主机之间的秘密通信。在本文中，我们介绍了大规模并行处理阵列（MPPA）架构中并行CTC检测工具的实现。我们使用四种常见检测技术（即Kullback-Liebler发散（KLD），Kolmogorov-Smirnov（K-S），正则性和一阶熵检验）的并行实现，检验了我们用于检测基于模型的CTC的工具的有效性。我们使用分类率评估算法的性能，并通过更改内核数来研究可伸缩性。结果表明，尽管并行化提供了好处，但可伸缩性受到每个内核中可用内存以及将大量流流传输到不同内核的能力的限制。

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