論文の概要: Rethinking Provenance Completeness with a Learning-Based Linux Scheduler

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.08479v1
• Date: Thu, 09 Oct 2025 17:18:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 17:54:15.240199
• Title: Rethinking Provenance Completeness with a Learning-Based Linux Scheduler
• Title（参考訳）: 学習型LinuxスケジューラによるProvenance Completenessの再考
• Authors: Jinsong Mao, Benjamin E. Ujcich, Shiqing Ma,
• Abstract要約: セキュリティの脅威や影響の根本原因分析に対するシステムの動作のトレーサビリティを維持する上で、証明は重要な役割を果たす。 近年の研究では、既存の前兆収集システムが真の基準モニターのセキュリティ保証に失敗しているかどうかを疑問視している。 オペレーティングシステムのカーネルスケジューラがこの脅威を軽減する方法を示し、特に証明のために設計されたLinuxの学習スケジューラであるVenusを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.33056415010496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Provenance plays a critical role in maintaining traceability of a system's actions for root cause analysis of security threats and impacts. Provenance collection is often incorporated into the reference monitor of systems to ensure that an audit trail exists of all events, that events are completely captured, and that logging of such events cannot be bypassed. However, recent research has questioned whether existing state-of-the-art provenance collection systems fail to ensure the security guarantees of a true reference monitor due to the 'super producer threat' in which provenance generation can overload a system to force the system to drop security-relevant events and allow an attacker to hide their actions. One approach towards solving this threat is to enforce resource isolation, but that does not fully solve the problems resulting from hardware dependencies and performance limitations. In this paper, we show how an operating system's kernel scheduler can mitigate this threat, and we introduce Venus, a learned scheduler for Linux specifically designed for provenance. Unlike conventional schedulers that ignore provenance completeness requirements, Venus leverages reinforcement learning to learn provenance task behavior and to dynamically optimize resource allocation. We evaluate Venus's efficacy and show that Venus significantly improves both the completeness and efficiency of provenance collection systems compared to traditional scheduling, while maintaining reasonable overheads and even improving overall runtime in certain cases compared to the default Linux scheduler.
• Abstract（参考訳）: セキュリティの脅威や影響の根本原因分析に対するシステムの動作のトレーサビリティを維持する上で、証明は重要な役割を果たす。 イベント収集は、すべてのイベントに監査証跡が存在すること、イベントが完全にキャプチャされ、そのようなイベントのロギングがバイパスできないことを保証するために、システムのリファレンスモニターに組み込まれていることが多い。 しかし、近年の研究では、プロファイラ生成がシステムを過負荷にし、システムにセキュリティ関連イベントを停止させ、攻撃者が行動を隠すという「スーパープロデューサ」の脅威により、既存の最先端のプロファイラコレクションシステムが真のリファレンスモニターのセキュリティ保証を確実にすることができないかどうかを疑問視している。 この脅威を解決するための1つのアプローチは、リソース分離を実施することだが、ハードウェアの依存関係とパフォーマンスの制限によって生じる問題を、完全には解決しない。 本稿では,オペレーティングシステムのカーネルスケジューラが,この脅威を軽減する方法を示し,実証のために特別に設計されたLinuxの学習スケジューラであるVenusを紹介する。 証明完全性要件を無視した従来のスケジューラとは異なり、Venusは強化学習を活用して、証明タスクの振る舞いを学習し、リソース割り当てを動的に最適化する。 我々は、Venusの有効性を評価し、Venusが従来のスケジューリングよりも完全性と効率性の両方を向上し、適切なオーバーヘッドを維持しつつ、デフォルトのLinuxスケジューラと比較して、ランタイム全体の改善も行っていることを示す。

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