06-02-2012
 
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Contrôle d’accès aux ressources et sûreté Convertir en PDF Version imprimable

Fondamentalement, la question de l’exécution sûre d’un code mobile relève de la gestion de l’accès aux ressources. Tout programme qui s’exécute sur un système a besoin d’accéder à des ressources pour faire son travail. Normalement, l’accès est donné à toutes les ressources utilisateur habituelles. Un code mobile doit donc voir son environnement d’exécution restreint pour des soucis de sécurité.
Les ressources dont ce code a besoin doivent être minutieusement contrôlées. Ce point clé est encore du domaine de la recherche, puisque le code en question peut demander l’accès à toutes les ressources du système selon la tâche qu’il doit accomplir :

  • Système de fichiers
  • Réseau
  • Mémoire vive
  • Périphériques de sortie
  • Périphériques d’entrée
  • Contrôle des processus
  • Environnement utilisateur
  • Appels système.

L’objectif dans ce cadre est de mettre en place un système collaboratif d’agents dont la force est non seulement la mobilité de code (donc d’action) afin de permettre une surveillance sans faille sur la durée du code surveillé mais aussi la communication d’informations (voire d’alerte). Le but est alors de définir des règles de sécurité basées sur les comportements et non seulement sur des signatures statiques comme le sont de nombreuses approches existantes.
Les agents d’application de ces règles ainsi que les agents de correction déployés sur un même réseau seront élaborés en partie par l’outil déjà existant HOPiTool ajoutant ainsi une validation nouvelle à ce résultat scientifique faisant déjà référence dans le domaine de la mobilité de code.

 

 
IEEE
PrePrint: A GPU-Based Approach to Accelerate Computational Protein-DNA Docking

This paper presents a GPU-based high performance computing method for the protein-DNA docking problem. The protein-DNA docking algorithm in consideration integrates Monte-Carlo simulation and simulated annealing method. We investigate key factors that affect performance on a GPU cluster. These include the arrangement of the computation kernel and the balance between memory coalescing and path divergence. We also compared different Monte-Carlo schemes with respects to computation cost and prediction accuracy. With optimizations of these design options, our algorithm achieved 10.4 TFLOPS of sustained performance using 128 Tesla M2070 GPU cards, which represents 3.6x speed up over a traditional cluster with 1000...

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