The Android ecosystem relies on either TrustZone (e.g., OP-TEE, QTEE, Trusty) or trusted hypervisors (pKVM, Gunyah) to isolate security-sensitive services from malicious apps and Android bugs. TrustZone allows any secure world code to access the normal world that runs Android. Similarly, a trusted hypervisor has full access to Android running in one VM and security services in other VMs. In this paper, we motivate the need for mutual isolation, wherein Android, hypervisors, and the secure world are isolated from each other. Then, we propose a sandboxed service abstraction, such that a sandboxed execution cannot access any other sandbox, Android, hypervisor, or secure world memory. We present Aster which achieves these goals while ensuring that sandboxed execution can still communicate with Android to get inputs and provide outputs securely. Our main insight is to leverage the hardware isolation offered by Arm Confidential Computing Architecture (CCA). However, since CCA does not satisfy our sandboxing and mutual isolation requirements, Aster repurposes its hardware enforcement to meet its goals while addressing challenges such as secure interfaces, virtio, and protection against interrupts. We implement Aster to demonstrate its feasibility and assess its compatibility. We take three case studies, including one currently deployed on Android phones and insufficiently secured using a trusted hypervisor, to demonstrate that they can be protected by Aster.


翻译:Android生态系统依赖TrustZone(例如OP-TEE、QTEE、Trusty)或可信虚拟机监视器(pKVM、Gunyah)来隔离安全敏感服务与恶意应用及Android系统漏洞。TrustZone允许任何安全世界代码访问运行Android的正常世界。类似地,可信虚拟机监视器可完全访问运行于某个虚拟机中的Android及其他虚拟机中的安全服务。本文论证了双向隔离的必要性,即Android、虚拟机监视器与安全世界需实现相互隔离。继而提出沙盒化服务抽象模型,确保沙盒化执行环境无法访问其他沙盒、Android系统、虚拟机监视器或安全世界内存。我们提出Aster系统,在实现上述目标的同时保证沙盒化执行环境仍能与Android安全通信以获取输入并提供输出。核心创新在于利用Arm机密计算架构(CCA)提供的硬件隔离机制。然而由于CCA无法满足沙盒化与双向隔离需求,Aster通过重构其硬件强制机制达成目标,并解决了安全接口、virtio及中断防护等挑战。我们实现Aster原型验证其可行性并评估兼容性,通过三个案例研究(包括当前已部署于Android手机但采用可信虚拟机监视器防护不足的实例)论证Aster可有效提供安全防护。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey
Arxiv
58+阅读 · 2019年7月31日
VIP会员
最新内容
2025年大语言模型进展报告
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:30
多智能体协作机制
专知会员服务
1+阅读 · 今天13:26
非对称优势:美海军开发低成本反无人机技术
专知会员服务
4+阅读 · 今天4:39
《美战争部小企业创新研究(SBIR)计划》
专知会员服务
6+阅读 · 今天2:48
《军事模拟:将军事条令与目标融入AI智能体》
专知会员服务
9+阅读 · 今天2:43
【NTU博士论文】3D人体动作生成
专知会员服务
7+阅读 · 4月24日
以色列军事技术对美国军力发展的持续性赋能
专知会员服务
8+阅读 · 4月24日
《深度强化学习在兵棋推演中的应用》40页报告
专知会员服务
14+阅读 · 4月24日
《多域作战面临复杂现实》
专知会员服务
10+阅读 · 4月24日
《印度的多域作战:条令与能力发展》报告
专知会员服务
5+阅读 · 4月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员