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Enregistrement W4360832450 · doi:10.1109/hpca56546.2023.10070924

D-Shield: Enabling Processor-side Encryption and Integrity Verification for Secure NVMe Drives

2023· article· en· W4360832450 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Data Storage Technologies
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesNational Science Foundation
Mots-clésComputer scienceEncryptionOperating systemEmbedded systemSoftwareData integrityMetadataComputer networkComputer hardwareComputer security

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ensuring the confidentiality and integrity of data stored in storage disks is essential to protect users’ sensitive and private data. Recent developments of hardware-based attacks have motivated the need to secure storage data not only at rest but also in transit. Unfortunately, existing techniques such as software-based disk encryption and hardware-based self-encrypting disks fail to offer such comprehensive protection in today’s adversarial settings. With the advances of NVMe SSDs promising ultralow I/O latencies and high parallelism, architecting a storage subsystem that ensures the security of data storage in fast disks without adversely sacrificing their performance is critical.In this paper, we present D-Shield, a processor-side secure framework to holistically protect NVMe storage data confidentiality and integrity with low overheads. D-Shield integrates a novel DMA Interception Engine that allows the processor to perform security metadata maintenance and data protection without any modification to the NVMe protocol and NVMe disks. We further propose optimized D-Shield schemes that minimize decryption/re-encryption overheads for data transfer crossing security domains and utilize efficient in-memory caching of storage metadata to further boost system performance. We implement D-Shield prototypes and evaluate their efficacy using a set of synthetic and real-world benchmarks. Our results show that D-Shield can introduce up to 17× speedup for I/O intensive workloads compared to software-based protection schemes. For server-class database and graph applications, D-Shield achieves up to 96% higher throughput over software-based encryption and integrity checking mechanisms, while providing strong security guarantee against off-chip storage attacks. Meanwhile, D-Shield shows only 6% overhead on effective performance on real-world workloads and has modest in-storage metadata overhead and on-chip hardware cost.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,660
Score d'incertitude au seuil0,324

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations6
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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