该论文提出一种名为Oreo的软硬件协同设计方法，旨在加强地址空间布局随机化（ASLR）对抗微架构侧信道攻击的能力。ASLR是目前广泛部署的内存破坏防御机制，通过随机化进程的虚拟地址来防止攻击者获知程序内容在内存中的位置。然而，微架构侧信道攻击（如基于缓存的攻击、分支预测攻击等）已被证明能够绕过ASLR，泄露其随机化密钥。论文首先系统分析了现有的微架构攻击，识别出多个信息泄漏路径。由于ASLR暴露的攻击面广泛，单纯依靠软件或硬件难以有效防御。为此，Oreo引入了一种新的内存映射接口，在虚拟地址转换为物理地址之前，先移除其中的随机化比特位。这一额外步骤确保随机化后的虚拟地址不会暴露给微架构结构（如缓存、TLB等），从而阻止侧信道泄漏ASLR秘密。Oreo对用户程序透明，无需修改应用程序代码，且性能开销较低。作者在Linux平台上基于硬件模拟器gem5实现了原型并进行了评估，验证了其有效性和低开销。该研究面向系统安全研究人员和处理器设计者，为防御微架构侧信道攻击提供了新的思路。

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。