Analysis of spectre attacks and development of AI-based detection mechanism
Spectre saldırılarının analizi ve YZ-tabanlı tespit mekanizması geliştirilmesi
- Tez No: 993763
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLAY YALÇIN ALKAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sivas Bilim ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüz işlemcilerinde yüksek performans elde etmek amacıyla kullanılan spekülatif yürütme ve önbellek mekanizmaları, aynı zamanda donanım tabanlı güvenlik açıklarına da zemin hazırlamaktadır. Bu mikro-mimari özellikler, saldırganların işlemcinin tahminsel yürütme davranışlarını manipüle ederek gizli verilere erişmesine olanak tanımakta ve Spectre gibi saldırıların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu tür saldırılar yalnızca donanım seviyesinde değil, yazılım tabanlı sistemlerin bütünlüğü açısından da ciddi bir tehdit oluşturmaktadır. Bu tez çalışmasında, modern işlemcilerde ciddi güvenlik açıklarına yol açan Spectre saldırılarının tespiti iki farklı yöntemle ele alınmıştır. İlk yöntemde, GEM5 simülatörü üzerinde Spectre V1 saldırısı gerçekleştirilmiş ve SPEC CPU2017 test uygulamalarından 519.LBM kullanılarak donanım performans sayaçlarından veri toplanmıştır. Elde edilen bu çok özellikli mikro-mimari veriler, saldırı ve normal senaryoları içeren bir veri seti hâline getirilmiş; LSTM, CNN ve SVM modelleri kullanılarak saldırıların tespiti gerçekleştirilmiştir. Deneysel sonuçlar, makine ve derin öğrenme tabanlı modellerin Spectre saldırılarını yüksek doğrulukla ayırt edebildiğini göstermiştir. İkinci yöntemde ise, önbellek yan kanal saldırılarının tespit edilmesinin Spectre saldırılarının dolaylı olarak önlenmesine katkı sağlayabileceği savunulmuştur. Bu amaçla, Intel işlemcide Prime+Probe yöntemi kullanılarak oluşturulmuş bir veriseti RF, DT, CNN ve LSTM modelleri ve hibrit halleri ile eğitilmiştir. Karşılaştırmalı analizler sonucunda, özellikle derin öğrenme tabanlı modellerin saldırı tespitinde yüksek doğruluk oranı sağladığı gözlemlenmiştir. Bu çalışma hem Spectre saldırılarının doğrudan tespiti hem de önbellek yan kanal analizi yoluyla dolaylı engellenmesi açısından bütüncül bir yaklaşım sunmakta; HPC tabanlı makine ve derin öğrenmesi yöntemlerinin işlemci güvenliğini artırmadaki etkinliğini ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
Speculative execution and cache mechanisms, used to achieve high performance in today's processors, also pave the way for hardware-based vulnerabilities. These microarchitectural features allow attackers to access confidential data by manipulating the processor's predictive execution behavior, leading to attacks like Spectre. Such attacks pose a serious threat not only at the hardware level but also to the integrity of software-based systems. In this thesis, we address the detection of Spectre attacks, which lead to serious vulnerabilities in modern processors, using two different methods. In the first method, the Spectre V1 attack was implemented on the GEM5 simulator and data was collected from hardware performance counters using 519.LBM from the SPEC CPU2017 benchmarks. This multi featured microarchitectural data was compiled into a dataset containing attack and normal scenarios, and attacks were detected using LSTM, CNN, and SVM models. Experimental results demonstrate that machine learning-based and deep learning-based models can distinguish Spectre attacks with high accuracy. In the second method, it is argued that detecting cache side-channel attacks can contribute to indirectly preventing Spectre attacks. For this purpose, a dataset generated using the Prime+Probe method on an Intel processor was trained with RF, DT, CNN, and LSTM models, as well as their hybrids. Comparative analyses demonstrate that deep learning-based models, in particular, provide high accuracy in attack detection. This study presents a holistic approach for both direct detection of Spectre attacks and indirect prevention through cache side-channel analysis, demonstrating the effectiveness of HPC-based machine learning and deep learning methods in enhancing processor security.
Benzer Tezler
- 5 Eylül 2012 Afyonkarahisar Askeri Mühimmat Deposu patlamasının sismolojik analizi
Seismological analysis of 5 September 2012 Afyonkarahisar Military Ammunition Store explosion
İREM ÖZKAVAF
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeofizik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiJeofizik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRAH BUDAKOĞLU
- Kalkopirit cevherinin bakteriyel özütleme yöntemi ile değerlendirilmesi
The Evaluation of chalcopyrite ores with using bacterial leaching process
MOİZ ELNEKAVE
- Kural tabanlı optimizasyon ile ağ saldırılarının tespiti
Detection of network attacks with rule-based optimization
OĞUZ ÖZGER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZTEKİN
- The dilemma of U.S. foreign policy during the Arab Spring: From moralpolitik to realpolitik
Arap Baharı süresince Amerikan dış politikasının ikilemi: 'Moralpolitik'ten 'realpolitik'e
CAN DONDURAN
Doktora
İngilizce
2021
Uluslararası İlişkilerGalatasaray ÜniversitesiUluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. A. FÜSUN TÜRKMEN
- Investigation of spectroscopic and some electronic properties of (E)-4-((4-chlorophenylimino)methyl)phenyl acrylate Schiff base by DFT method
(E)-4-((4-klorofenilimino)metil)fenil akrilat Schiff bazının spektroskopik ve bazı elektronik özelliklerinin teorik olarak incelenmesi
HUDA ISMAEL HASAN RIDHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Fizik ve Fizik MühendisliğiÇankırı Karatekin ÜniversitesiFizik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAMİT ALYAR