The increasing number of vulnerabilities in operating systems, together with sophisticated kernel-level threats (e.g., rootkits), has weakened the effectiveness of traditional in-kernel protection mechanisms. Since these defenses operate at the same privilege level as the kernel, they share the same attack surface and can be bypassed once the kernel is compromised. Isolation-based security approaches provide stronger protection by separating security logic from the kernel, but strict isolation often introduces semantic gaps that limit system visibility and hinder timely threat detection. In this paper, we present LOOM, a lightweight out-of-band operating system monitoring architecture built on ARM TrustZone. By leveraging TrustZone's hardware-enforced isolation, LOOM establishes a tamper-resistant monitoring environment independent of the kernel. To bridge the semantic gap, we design a lightweight semantic reconstruction mechanism in the Secure World. It selectively captures the states and behavioral patterns of critical kernel objects, such as process control blocks and kernel modules. Additionally, LOOM introduces a dual-stage hazard prevention mechanism that combines atomic memory protection with an interrupt-driven adaptive agent to detect and mitigate kernel rootkit activities. An address translation cache is further incorporated to optimize repeated address access and reduce monitoring overhead. Overall, we develop a multi-layered collaborative architecture with platform, functional, and auxiliary layers for secure and efficient kernel monitoring. A prototype of LOOM has been implemented on the Phytium D2000 platform. Experimental results indicate that LOOM incurs negligible overhead while maintaining a strong monitoring capability. Furthermore, a security capability analysis based on CVE cases demonstrates that LOOM can detect and mitigate various kernel attacks.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

综述:生成式通信,面向6G的可控生成新范式
专知会员服务
12+阅读 · 7月13日
NeurIPS 2025|从层次化掩码的视角统一并增强 Graph Transformer
【硬核书】Linux核心编程|Linux Kernel Programming,741页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2021年3月26日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017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
1+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
VIP会员
最新内容
《衡量语言模型中的作战规划能力》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
Maven智能系统:帕兰提尔军事人工智能平台详解
专知会员服务
8+阅读 · 10月20日
《测试自动化框架在敏捷软件开发中的角色》
专知会员服务
7+阅读 · 10月20日
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
11+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
15+阅读 · 10月15日
现代电磁战:集成式系统簇时代如何实现频谱优势
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
11+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3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
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
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
0+阅读 · 2017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
1+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
Top
微信扫码咨询专知VIP会员