1国内外研究现状和发展趋势

1.1隐私数据保护云安全技术

数据安全和隐私数据是用户考虑是否采用云计算模式的一个重要因素。安全保护框架方面，最常见的数据安全保护体系是DSLC(DataSecurityLifeCycle)，通过为数据安全生命周期建立安全保护体制，确保数据在创建、存储、使用、共享、归档和销毁等六个生命周期的安全。Roy等人提出了一种基于MapReduce平台的隐私保护系统Airavat，该平台通过强化访问控制和区分隐私技术，为处理关键数据提供安全和隐私保护。静态存储数据保护方面，Muntes-Mulero等人对K匿名、图匿名以及数据预处理等现有的隐私处理技术进行了讨论和总结，提出了一些可行的解决方案。动态存储数据保护方面，基于沙箱模型原理，采用Linux自带的chroot命令创建一个独立的软件系统的虚拟拷贝，保护进程不受到其他进程影响。

1.2虚拟化云安全技术

虚拟化技术是构建云计算环境的关键。在云网络中，终端用户包括潜在的攻击者都可以通过开放式的远程访问模式直接访问云服务，虚拟机系统作为云的基础设施平台自然成为这些攻击的主要目标。虚拟机安全管理方面：Garfinkel等人提出在Hypervisor和虚拟系统之间构建虚拟层，用以实现对虚拟机器的安全管理。访问控制方面：刘谦提出了Virt-BLP模型，这一模型实现了虚拟机间的强制访问控制，并满足了此场景下多级安全的需求。Revirt利用虚拟机监控器进行入侵分析，它能收集虚拟机的信息并将其记录在虚拟机监控器中，实时监控方面LKIM利用上下文检查来进行内核完整性检验。

1.3云安全用户认证与信任研究

云网络中存在云服务提供商对个人身份信息的介入管理、服务端无法解决身份认证的误判，以及合法的恶意用户对云的破坏等问题，身份认证机制在云网络下面临着诸多挑战。Bertino提出了基于隐私保护的多因素身份属性认证协议，采用零知识证明协议认证用户且不向认证者泄露用户的身份信息。陈亚睿等人用随机Petri网对用户行为认证进行建模分析，通过建立严格的终端用户的认证机制以及分析不同认证子集对认证效果的影响，降低了系统对不可信行为的漏报率。林闯、田立勤等针对用户行为可信进行了一系列深入的研究和分析，将用户行为的信任分解成三层，在此基础上进行用户行为信任的评估、利用贝叶斯网络对用户的行为信任进行预测、基于行为信任预测的博弈控制等。

1.4安全态势感知技术

自态势感知研究鼻祖Endsley最早提出将态势感知的信息出路过程划分为察觉、理解、预测三个阶段后，许多的研究学者和机构在此基础上开始进行网络安全台式感知，其中最著名的是TimBass提出的基于数据融合的入侵检测模型，一共分为六层，包括数据预处理、对象提取、状态提取、威胁提取、传感控制、认知和干预，全面的将安全信息的处理的阶段进行了归纳。网络安全态势感知框架模型方面：赵文涛等人针对大规模网络环境提出用IDS设备和系统状态监测设备代替网络安全态势感知中的传感器，用于收集网络安全信息，并从设备告警和日志信息中还原攻击手段和攻击路径，同时利用图论基础建立的认知模型。网络安全态势感知评估方面：陈秀真利用系统分解技术将网络系统分解为网络系统、主机、服务、脆弱点等四个层次，利用层次间的相关安全信息，建立层次化网络系统安全威胁态势评估模型，综合分析网络安全威胁态势。之后该架构做出了改进，量化了攻击所造成的风险，同时考虑了弱点评估和安全服务评估两种因素，加入了网络复杂度的影响因素，该框架更加体现网络安全态势真实情况。

2研究现状中存在的不足

以上这些研究对全面推动云安全技术的迅猛发展具有重要的作用。但是目前的研究，对几个领域还存在不足：（1）云网络中虚拟机间因关联而引起的安全威胁较为忽视；（2）云网络中可信计算与虚拟化的结合研究不足；（3）云网络环境下云/端动态博弈状态下安全方案和策略研究较少；（4）云网络下安全态势感知鲜有研究。我们须知云网络最大的安全问题在于不可信用户利用云平台强大的计算能力及其脆弱性发动极具破坏力的组合式或渗透式攻击，而这种攻击要比在局域网上的危害大得多，因此在这方面需要投入更多的关注，即：立足于某个特定的“云网络”系统，剖析不可信用户和网络自身脆弱性所带来的风险，时刻预测网络上的风险动向。要做到这一点，就要对云网络中终端用户的访问行为和云网络的服务行为进行实时观测，实时评估。

3未来研究发展趋势

针对上述这种影响机制，无疑博弈分析是十分合适的研究方法，国内知名学者林闯等人已提出采用博弈模型来研究云服务商对用户的信任问题，但现有的研究成果都是从云服务商的角度单向评价用户的信任等级，其实并没有考虑用户对云服务平台的信任情况以及双方信任的相互作用，有待于后人在这一方面重点展开探讨和研究。

作者：王纯子 张斌 李艳 单位：西安工程大学管理学院 西安建筑科技大学