该论文针对云环境中异构性带来的安全威胁进行了首次量化研究。背景：传统同构云中所有机器配置相同，而近年异构云（集成多种硬件/软件配置）因能提升应用性能与能效而广泛采用。然而，微架构攻击（如 Repttack、Cloak & Co-locate）的前提——攻击者与受害者的实例共位——在异构云中更容易实现，且随着异构程度增加，攻击难度降低。当前缺乏统一指标来定义、量化或比较不同云环境的异构性。核心贡献：提出一种新颖指标 Heterogeneity Score (HeteroScore)，用于定量评估集群的异构程度。作者通过实验证明 HeteroScore 与共位攻击的安全性紧密相关：异构性越高，共位攻击成功率越高。进一步提出若干缓解技术（如限制特定硬件组合），在提供异构性收益的同时降低安全风险。这是首个将云异构性与基础设施安全关联起来的定量研究，填补了该领域的空白。实验基于真实云平台模拟，验证了指标的有效性。适合云安全研究人员、云服务提供商及安全运维人员阅读。