Context. The paradigm of virtualization is rapidly changing due to hardware optimization and capabilities, while also due to rapid development and deployment strategies used in the modern day IT industry. Just like the positive changes, negative effects are necessary to occur in order to improve modern day technologies.This final year project takes a look at both the positive and negatives by exploring how containers are relevant to modern day computing and how they are affected by the patch that mitigates the Meltdown CPU vulnerabilities discovered in mid-2017 in terms of performance. Looking at the trade-off between information security and performance by taking an in-depth approach with a take on the core functionalities of the Linux Kernel. This paper succeeded to identify system call costs that between a secure and non-secure Linux kernel in the context of a containerized environment. Objectives. This study examines the effects of the KAISER security patch aimed to mitigate microprocessor vulnerabilities related to Meltdown. The investigated effect is the performance as the cost of system calls under the condition of a non-KAISER and a KAISER enabled Linux kernel. The intent is to increase the transparency of how a major security patch such as KAISER affects the system. Methods. A quantitative experimental study is conducted. One single Debian Stretch node is used with two different treatments. First micro-benchmarks are run without a KAISER enabled kernel which later is compared with a KAISER enabled kernel. The measuring point is the time one single system call takes in a sequence of 1 000 000 system calls. Results. First macro-benchmarks were conducted to see what a performance loss would look like on an application level. This proved to introduce many superfluous factors which made it difficult to use system calls as a measuring point. In the end a comparison between the two kernels was done. This indicated that the cost per system differed roughly 29% in time. Conclusions. The results indicate that a large performance loss is identified. However, this does not indicate that all activities on a computer will suffer from this loss. The performance loss the end-user will experience all depends on the amount of system calls generated from one single set of instructions. The performance loss can be neglected if these instructions generating a low amount of system calls. These results should notbe used as evidence to favor performance over information security in real life applications and implementations but rather as a motivation to meet the two aspects. / Kontext. Användning kring virtualisering håller snabbt på att förändras tack vare bättre hårdvaruoptimeringar och förmågor. Samtidigt ändras många olika utplaceringstrategier av datorresurser iden moderna IT industrin. Likväl alla positiva förändringar så introduceras det även effekter med negativa följder. Det här är ett examensarbete som ämnar att utforska båda dessa positiva och negativa effekter. Genom att titta på hur den populära virtualiserings tekniken som består av containers påverkas av uppdateringen som ska lösa sårbarhter i moderna processorer som går under namnet Meltdown. Påverkningarna definieras i form av prestanda vilket tillåter en djupare inspektering av de fundementala funktioner av Linux kärnan, där systemanrop kan användas som mätningspunkt. Metoden samt resultat i det här examensarbetet har med framgång lyckats hitta en kostnads skillnad per systemanrop under förhållandetav en osäker samt en säker Linux kärnna i en miljö som består av containers. Mål. Examensarbetet tittar på effekterna av uppdateringen som ska åtgärda sårbarheterna i moderna mikroprocessorer relaterade till Meltdown. De investigerade effekterna är definierade som prestandan där kostanden av systemanrop används som mätningspunkt. Meningen med det här examensarbetet att öka transparansen av vad en stor säkerhetsuppdatering gör med ett modernt datorsystem. Metod. En kvantitativ experimental studie utförs där en Debian Stretch nod används för att observera två olika behandlingar. Till början så körs det ”mikrobenchmarks” under förhållandet av en osäker Linux kärna. Sedan så följs detta upp med en säker Linux kärna. Till slut jämförs de olika resultat med varandra för att identifera hur mycket ett system anrop kostar under en sekvens av 10’000’000 systemanrop. Resultat. Som pilot studie utfördes det en rad olika tester som använder många olika verktyg för att se om det går att identifiera en prestanda förlust på applikations nivå. Genom att utföra tester utav den karaktären blev det tydligt att överflödiga faktorer förhindrade ett utfall som ansågs vara tillräcklig. Till slut hittades rätt typ av verktyg för att få fram ett utfall som visade att en prestanda skillnad på ~29% existerade mellan en osäker samt en säker Linux kärna. Sammanfattning. Resultatet indikerar att en prestanda förlust existerar. Dock påverkas inte den generella prestandan nödvändigtvis. Prestanda förlusten en slutanvändare kommer att uppleva beror helt på av hur stort antal systemanrop som genereras under sekvensen av aktiviteten som utförs. Resultatet som redovisas i detta examensarbete bör inte användas som motivation att prioritera prestanda över informations säkerhet i produktions miljöer men hellre som en motivation att kunna bemöta båda aspekterna.

Smartphones provide access to a plethora of private information potentially leading to financial and personal hardship, hence they need to be well protected. With new Android malware obfuscation and evading techniques, including encrypted and downloaded malicious code, current protection approaches using static analysis are becoming less effective. A dynamic solution is needed that protects Android phones in real time. System calls have previously been researched as an effective method for Android dynamic analysis. However, these previous studies concentrated on analysing system calls captured in emulated sandboxed environments, which does not prove the suitability of this approach for real time analysis on the actual device. This thesis focuses on analysis of Linux kernel system calls on the ARMv8 architecture. Given the limitations of android phones it is necessary to minimise the resources required for the analyses, therefore we focused on the sequencing of system calls. With this approach, we sought a method that could be employed for a real time malware detection directly on Android phones. We also experimented with different data representation feature vectors; histogram, n-gram and co-occurrence matrix. All data collection was carried out on a real Android device as existing Android emulators proved to be unsuitable for emulating a system with the ARMv8 architecture. Moreover, data were collected on a human controlled device since reviewed Android event generators and crawlers did not accurately simulate real human interactions. The results show that Linux kernel sequencing carry enough information to detect malicious behaviour of malicious applications on the ARMv8 architecture. All feature vectors performed well. In particular, n-gram and co-occurrence matrix achieved excellent results. To reduce the computational complexity of the analysis, we experimented with including only the most commonly occurring system calls. While the accuracy degraded slightly, it was a worthwhile trade off as the computational complexity was substantially reduced. / Smartphones ger tillgång till en uppsjö av privat information som potentiellt kan leda till finansiella och personliga svårigheter. Därför måste de vara väl skyddade. En dynamisk lösning behövs som skyddar Android-telefoner i realtid. Systemanrop har tidigare undersökts som en effektiv metod för dynamisk analys av Android. Emellertid fokuserade dessa tidigare studier på systemanrop i en emulerad sandbox miljö, vilket inte visar lämpligheten av detta tillvägagångssätt för realtidsanalys av själva enheten. Detta arbete fokuserar på analys av Linux kärnan systemanrop på ARMv8 arkitekturen. Givet begränsningarna som existerar i Android-telefoner är det väsentligt att minimera resurserna som krävs för analyserna. Därför fokuserade vi på sekvenseringen av systemanropen. Med detta tillvägagångssätt sökte vi en metod som skulle kunna användas för realtidsdetektering av skadliga program direkt på Android-telefoner. Vi experimenterade dessutom med olika funktionsvektorer för att representera data; histogram, n-gram och co-occurrence matriser. All data hämtades från en riktig Android enhet då de existerande Android emulatorerna visade sig vara olämpliga för att emulera ett system med ARMv8 arkitekturen. Resultaten visar att Linus kärnans sekvensering har tillräckligt med information för att upptäcka skadligt beteende av skadliga applikationer på ARMv8 arkitekturen. Alla funktionsvektorer presterade bra. N-gram och cooccurrence matriserna uppnådde till och med lysande resultat. För att reducera beräkningskomplexiteten av analysen, experimenterade vi med att enbart använda de vanligaste systemanropen. Fast noggrannheten minskade lite, var det värt uppoffringen eftersom beräkningskomplexiteten reducerades märkbart.