PT Journal
AU Sianipar, J
TI Towards scalable and secure virtual laboratory for cybersecurity e-learning
SO eleed
PY 2022
VL 14
IS 2
DE Hochschule; computer system implementation; cybersecurity; e-learning; virtual laboratory
AB Die Fernunterrichts- oder E-Learning-Plattform sollte ein virtuelles Labor bieten, in dem die Teilnehmer praktische Übungserfahrungen sammeln können, um ihre Fähigkeiten aus der Ferne zu üben. Insbesondere im Bereich Cybersicherheit E-Learning, wo die Teilnehmer in der Lage sein müssen, das IT-System anzugreifen oder zu verteidigen. Um eine praktische Übung durchzuführen, muss die virtuelle Laborumgebung der realen Betriebsumgebung ähnlich sein, in der ein Angriff oder ein Opfer durch einen Knoten in einer virtuellen Laborumgebung repräsentiert wird. Ein Knoten wird normalerweise durch eine virtuelle Maschine (VM) repräsentiert. Die Skalierbarkeit ist zu einem Hauptproblem des virtuellen Labors für E-Learning im Bereich Cybersicherheit geworden, da für eine VM eine erhebliche und feste Zuweisung von Ressourcen erforderlich ist. Die Verfügbare Ressourcen begrenzen die Anzahl der gleichzeitigen Benutzer. Die Skalierbarkeit kann erhöht werden, indem die verfügbaren Ressourcen effzienter genutzt und mehr Ressourcen bereitgestellt werden. Die Erhöhung der Skalierbarkeit bedeutet die Erhöhung der Anzahl gleichzeitiger Benutzer. In dieser Arbeit schlagen wir zwei Ansätze vor, um die Effzienz der Nutzung der verfügbaren Ressourcen zu erhöhen. Der erste Ansatz zur Erhöhung der Effzienz besteht darin, virtuelle Maschinen (VMs) durch Container zu ersetzen, wann immer dies möglich ist. Der zweite Ansatz besteht darin, die Last auf den Benutzer vor-ort-maschine zu verteilen, wobei der Benutzer vor-ort-maschine einen der Knoten in einem virtuellen Laborszenario repräsentiert. Wir schlagen auch zwei Ansätze vor, um mehr Ressourcen bereitzustellen. Eine Möglichkeit, mehr Ressourcen bereitzustellen, ist die Nutzung von Public Cloud Services. Eine andere Möglichkeit, mehr Ressourcen bereitzustellen, besteht darin, Ressourcen aus der Menge zu sammeln, die als Crowd-Resourcing Virtual Laboratory (CRVL) bezeichnet wird. In CRVL, kann die Menge ihre ungenutzten Ressourcen in Form einer VM, eines Bare-Metal-Systems, eines Accounts in einer Public Cloud, einer Private Cloud und einer isolierten Gruppe von VMs einbringen, aber in dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf eine VM. Der Mitwirkende muss dem CRVL-System den Berechtigungsnachweis des VM-Administrators oder des Root-Benutzers geben. Wir schlagen eine Architektur und Methoden vor, um VMs automatisch in das CRVL-System zu integrieren oder daraus zu entfernen. Ein Team-Placement-Algorithmus muss ebenfalls untersucht werden, um die Ressourcennutzung zu optimieren und gleichzeitig den besten Service für den Benutzer zu bieten. Da das CRVL-System den Beitragsgeber-Hostcomputer nicht verwaltet, muss das CRVL-System in der Lage sein, sicherzustellen, dass die VM-Integration ihr System nicht beeinträchtigt und das Schulungsmaterial sicher auf den Beitragsgeberseiten aufbewahrt wird, damit niemand das Trainingsmaterial ohne Erlaubnis wegnehmen kann. Wir untersuchen Möglichkeiten, um mit dieser Art von Bedrohungen umzugehen. Wir schlagen drei Ansätze vor, um die VM von einem bösartigen Host Administrator zu stärken. Um die Integrität einer VM vor der Integration in das CRVL-System zu überprüfen, schlagen wir eine Remote-Veriffkationsmethode ohne zusätzliche Hardware wie den Trusted Platform Module-Chip vor. Als Besitzer des Host-Rechners können die Host-Administratoren über Random Access Memory (RAM) auf die Daten der VM zugreifen, indem sie Live Memory Dumping, Spectre- und Meltdown-Angriffe durchführen. Um es dem bösartigen Host- Administrator zu erschweren, die sensiblen Daten aus dem RAM zu erhalten, schlagen wir eine Methode vor, die kontinuierlich sensible Daten im RAM bewegt. Wir schlagen auch eine Methode zur Überwachung des Host-Rechners vor, indem ein Agent darauf installiert wird. Der Agent überwacht die Hypervisor-Konfigurationen und die Aktivitäten des Hostadministrators. Um unsere Ansätze zu bewerten, führen wir umfangreiche Experimente mit unterschiedlichen Einstellungen durch. Der Anwendungsfall in unserem Ansatz ist Tele-Lab, eine virtuelle Laborplattform für Cybersicherheit E-Learning. Wir nutzen diese Plattform als Grundlage für die Gestaltung und Entwicklung unserer Ansätze. Die Ergebnisse zeigen, dass unsere Ansätze praktisch sind und mehr Sicherheit bieten.
ER