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基于虚拟机IO序列与Markov模型的异常行为检测
摘要
虚拟化技术在云计算环境中已得到广泛应用，然而虚拟机的安全性问题仍然存在。本文提出了一种基于虚拟机IO序列与Markov模型的异常行为检测方法，旨在解决虚拟机安全性问题。该方法包括两个阶段：首先，对于每个虚拟机，获取其IO序列并提取特征；然后，使用Markov模型进行建模与分析，检测出虚拟机中的异常行为。实验结果表明，该方法可以有效检测出虚拟机的异常行为，同时减少了误报率。
关键词：虚拟化技术，异常行为检测，IO序列，Markov模型
引言
随着云计算技术的普及，虚拟化技术得到了广泛应用，虚拟机成为云计算环境中重要的组成部分。虚拟化技术可以将物理机上的资源进行划分和虚拟化，提高资源的利用率以及系统的可靠性。虽然虚拟化技术带来了很多优点，但是也带来了安全性问题。既然虚拟机可以在同一个物理服务器上运行多个虚拟机，那么就需要确保各个虚拟机之间互相隔离。同时，对于虚拟机内部的恶意软件，也需要进行检测和分析。因此，虚拟机安全性问题是云计算领域中的一个热点问题。
目前，已经有很多研究致力于解决虚拟机的安全问题。其中，异常行为检测是一种重要的方法。异常行为检测可以通过分析虚拟机中的异常行为，判断虚拟机是否受到了攻击，并及时采取相应的应对措施。在异常行为检测中，基于虚拟机的IO序列进行特征提取是一种常用的方法。虚拟机的IO序列可以提取出虚拟机中的行为特征，包括读写操作的频率、读写操作的大小等等。通过分析虚拟机IO序列中的特征，可以发现虚拟机中的异常行为。因此，针对虚拟机的异常行为检测方法具有很高的研究价值。
本文提出了一种基于虚拟机IO序列与Markov模型的异常行为检测方法。该方法通过提取虚拟机中的IO序列，并基于Markov模型进行建模与分析，检测出虚拟机中的异常行为。本文的贡献如下：
（1）提出了一种基于虚拟机IO序列与Markov模型的异常行为检测方法。
（2）通过实验验证，本方法具有很高的检测精度和准确性。
（3）本方法可以实现对虚拟机的实时监控，为云计算环境中的虚拟机安全提供了良好的保障。
本文的结构如下：第二部分介绍相关研究工作；第三部分介绍本文的方法；第四部分是实验结果与分析；最后，第五部分是结论。
相关研究工作
异常行为检测是虚拟机安全领域的一个重要研究方向。近年来，已经有很多研究致力于虚拟机的异常行为检测。其中，基于统计分析的方法已经得到广泛的研究和应用。例如，Yu等人提出一种基于统计分析的异常行为检测方法，通过提取虚拟机的IO序列并分析其读写操作的大小和频率，检测虚拟机内部的异常行为[1]。该方法可以有效检测出虚拟机内部的异常行为，但是其缺点是在统计分析中容易出现误报情况。
基于机器学习的方法也是常用的虚拟机异常行为检测方法。机器学习能够学习虚拟机的正常行为模式，并且检测出与正常行为模式不符的异常行为。例如，Li等人提出一种基于SVM的异常行为检测方法，通过建立虚拟机的正常行为模型，并使用SVM检测虚拟机中的异常行为[2]。该方法具有很高的检测准确性，但是需要先人工设定正常行为模型，对于新的虚拟机需要重新建立模型，因而方法的可扩展性不高。
与此相关的，还有一些研究将多种方法结合起来，提高虚拟机安全性。例如，Zhou等人结合了基于统计分析和机器学习的方法，通过在虚拟机内部部署探针，监控虚拟机的行为并检测异常行为[3]。该方法较好地结合了统计分析和机器学习两种方法的优点，并且可以实时监测虚拟机的安全情况，提高了虚拟机安全性。
本文提出的方法也是基于虚拟机IO序列进行异常行为检测，但与以往不同的是，本文使用了Markov模型进行建模与分析，从而提高了检测准确性和可扩展性。
本文的方法
本文提出的方法主要包括两个阶段：特征提取和Markov模型分析。如图1所示，该方法的流程如下。
图1.基于虚拟机IO序列与Markov模型的异常行为检测方法流程图
1.特征提取
对于每个虚拟机，首先需要获取其IO序列并提取相应特征。这些特征可以包括读写操作的频率、读写操作的大小等。IO序列的获取可以通过在虚拟机内部部署探针并监测其IO操作得到。IO序列的提取可以通过对每个IO请求进行解析，获取请求的类型（Read或Write）、请求的长度以及请求的时间戳等信息。对于每个虚拟机，可以提取出其IO序列的特征，并将其转化为一个行向量。这样，每个虚拟机就可以表示为一个行向量的形式，同时这个行向量也可以反映虚拟机的行为特征。
2.Markov模型
在特征提取完成后，需要对虚拟机的行为特征进行建模。为了表示虚拟机的行为，在此使用了Markov模型。Markov模型是一种随机过程模型，通常用于建模一些涉及到状态转移的问题。在此，Markov模型被用于建模虚拟机的行为特征。具体来讲，可以将特征行向量视为一些