基于GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告

基于GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)的開題報(bào)告一、研究背景和意義隨著GPU在大數(shù)據(jù)處理、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，其在計(jì)算性能和能效方面的優(yōu)勢(shì)越來越被大眾所熟知。但與此同時(shí)，GPU的安全問題也日益突出，GPU安全問題主要包括如下幾個(gè)方面：1.訪問控制不完善。當(dāng)前GPU的訪問控制模式較為簡(jiǎn)單，存在較大的安全漏洞。2.內(nèi)存分配不安全。GPU內(nèi)存的分配方式較為簡(jiǎn)單，容易導(dǎo)致內(nèi)存暴漏等安全隱患。3.緩沖區(qū)溢出。GPU中的緩沖區(qū)設(shè)計(jì)難度很大，非常容易出現(xiàn)緩沖區(qū)溢出等安全問題。4.代碼注入漏洞。GPU中的代碼注入漏洞問題在場(chǎng)景中經(jīng)常會(huì)遇到，難以有效預(yù)防。基于以上安全問題，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一種GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)，對(duì)于加強(qiáng)GPU系統(tǒng)的安全防護(hù)具有重要的理論和實(shí)踐意義。二、課題的研究?jī)?nèi)容和研究目標(biāo)1.系統(tǒng)監(jiān)控技術(shù)針對(duì)GPU系統(tǒng)安全問題，在系統(tǒng)開發(fā)和應(yīng)用的不同階段進(jìn)行全面監(jiān)控，實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)和預(yù)防安全威脅。2.智能化監(jiān)控技術(shù)結(jié)合GPU系統(tǒng)特征，利用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)GPU系統(tǒng)異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)。3.安全漏洞分析技術(shù)對(duì)GPU系統(tǒng)中的安全漏洞進(jìn)行分析，找到存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和問題，并提出針對(duì)性的解決方案。4.實(shí)驗(yàn)研究及驗(yàn)證對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究，驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性和可靠性，為GPU系統(tǒng)的安全建設(shè)提供科學(xué)的理論和實(shí)踐基礎(chǔ)。三、研究方法和技術(shù)路線1.系統(tǒng)構(gòu)建基于GPU系統(tǒng)的特點(diǎn)和存在的安全問題，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一套GPU安保系統(tǒng)，從硬件、軟件和網(wǎng)絡(luò)層面上對(duì)GPU系統(tǒng)進(jìn)行全面的安全監(jiān)控。2.智能化監(jiān)控技術(shù)采用深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，建立GPU系統(tǒng)監(jiān)控的模型，通過學(xué)習(xí)GPU系統(tǒng)的正常行為模式，實(shí)現(xiàn)GPU系統(tǒng)的異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)。3.安全漏洞分析技術(shù)對(duì)GPU系統(tǒng)中的安全漏洞進(jìn)行分析，找到存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和問題，并提出對(duì)應(yīng)的解決方案。同時(shí)，對(duì)開源GPU驅(qū)動(dòng)程序等進(jìn)行安全評(píng)估，找到其中潛在的安全漏洞。4.實(shí)驗(yàn)研究及驗(yàn)證利用實(shí)驗(yàn)室平臺(tái)和實(shí)際的GPU環(huán)境，對(duì)所提出的GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)研究和驗(yàn)證，評(píng)估所提方法的實(shí)用性、可靠性和安全性。四、預(yù)期成果及創(chuàng)新點(diǎn)1.建立針對(duì)GPU安保系統(tǒng)的智能化監(jiān)控模型，實(shí)現(xiàn)GPU系統(tǒng)異常檢測(cè)和預(yù)測(cè)。2.建立GPU系統(tǒng)安全漏洞分析的體系，找到存在的安全風(fēng)險(xiǎn)和問題，并提出針對(duì)性的解決方案。3.實(shí)現(xiàn)一套GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)，并在實(shí)際場(chǎng)景中進(jìn)行驗(yàn)證和優(yōu)化。4.探索在GPU安全領(lǐng)域中的新思路和新方法，提出創(chuàng)新性的理論和實(shí)踐發(fā)展方案。五、研究計(jì)劃及進(jìn)度安排1.第一年：研究GPU系統(tǒng)安全監(jiān)控的基本理論和技術(shù)，對(duì)GPU系統(tǒng)中的安全問題進(jìn)行分析和總結(jié)，初步實(shí)現(xiàn)GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)的原型系統(tǒng)。2.第二年：深入探索GPU系統(tǒng)智能化監(jiān)控的關(guān)鍵技術(shù)，引入深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，進(jìn)一步提高GPU系統(tǒng)監(jiān)控的精度和效率，并進(jìn)一步完善GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)。3.第三年：進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化GPU安保系統(tǒng)智能監(jiān)控技術(shù)，探索GPU安全領(lǐng)域的新思路和新方法，撰寫論文并發(fā)表。六、參考文獻(xiàn)1.QiChao,QiaoyanWen,YingyingZhu,“ASystematicEvaluationofTransientExecutionAttacksandDefenses”,InProceedingsofIEEESecurityandPrivacy,2019.2.MartinAbadi,AndyChu,IanGoodfellow,etal.,“TensorFlow:ASystemforLarge-ScaleMachineLearning”,InProceedingsofthe12thUSENIXSymposiumonOperatingSystemsDesignandImplementation(OSDI),2016.3.WeiSong,LeiSong,SoumikSarkar,“GPURuntimeSecurity:ASurvey”,IEEETransactionsonDependableandSecureComputing,2020.4.YangZhao,YuxinSun,YilinLi,etal.,“Smokey:AutomaticIdentificationandAnalysisofGPUKernelConcurr