Securing Data in Cloud Computing by Classification

Ennajjar, Ibtissam; Tabii, Youness; Benkaddour, Abdelhamid

doi:10.1145/3090354.3090404

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“…In (Ennajjar, 2017), they have proposed a model for securing data in cloud by classification. It suggests a classification model to categorize data before being introduced into a suitable encryption system according to the category.…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

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A Security Method for Cloud Storage Using Data Classification

Arki,

Zitouni,

Djoudi

2023

International Journal of Grid and High Performance Computing

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Cloud computing is an information technology model that provides computing and storage resources as a service. Data storage security remains the main challenge in adapting this new model. The common solution to secure data in the cloud is data encryption. However, handling all the data with the same security policy does not appear to be good practice, because they do not have the same sensibility for the data owner. The present research proposes a new method to improve the security of data in cloud storage. It combines two domains represented by machine learning and multi criteria decision making, in order to provide a new classification method, that classifies data before being introduced into a suitable encryption system according to their category. A Cloudsim simulation has been used to demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results of the simulation exhibit that our method is more efficient and accurate and takes less processing time, while ensuring data confidentiality and integrity.

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Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…The use of decision stump could overfit their model, it could be avoided using Adaboost model. (Ennajjar, 2017) Multi-criteria classification scheme The data owner is implicated It is just a prototype of the proposed method (Tamanna, 2017) Machine learning: Naïve Bayes and KNN…”

Section: Workmentioning

confidence: 99%

A Security Method for Cloud Storage Using Data Classification

Arki,

Zitouni,

Djoudi

2023

International Journal of Grid and High Performance Computing

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“…Da mesma forma, o SciCumulus usa o s3fs3 (sistema de arquivos compartilhado sobre o S3) para armazenamento e recuperação de dados. Embora a utilização de serviços de armazenamento na nuvem facilite a gerência dos dados produzidos e consumidos de um workflow, a confidencialidade dos resultadosé ainda uma questão aberta [Ennajjar et al 2017]. Nosúltimos anos, muitos cientistas evitaram migrar seus experimentos para a nuvem por questões de confidencialidade.…”

Section: Introductionunclassified

Análise de Desempenho da Distribuição de Workflows Científicos em Nuvens com Restrições de Confidencialidade

Silva¹,

Pacitti

Frota³

et al. 2021

Anais Do XX Workshop Em Desempenho De Sistemas Computacionais E De Comunicação (WPerformance 2021)

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As nuvens fornecem um ambiente sob demanda que permite que cientistas migrem seus experimentos locais para um ambiente elástico. Os experimentos são modelados como workflows científicos, e muito deles são intensivos em computação e produção de dados. O armazenamento desses dados preocupa, uma vez que a confidencialidade pode ser comprometida. Usuários maliciosos podem inferir conhecimento dos resultados e da estrutura dos workflows. Dispersão dos dados e criptografia podem ser adotados para aumentar a confidencialidade, mas esses mecanismos não pode ser adotados de forma desacoplada ao escalonamento do workflow, sob o risco de aumentar o tempo de execução e despesas. Nesse artigo, apresentamos a SaFER (workflow Scheduling with conFidEntiality pRoblem), uma abordagem de escalonamento que considera restrições de confidencialidade dos dados.

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“…Ao executar workflows na nuvem, os SGWfs geralmente se baseiam emáreas de armazenamento compartilhado (buckets) para gravar os dados produzidos, exemplos são o Pegasus e o SciCumulus que usam o serviço S3 da Amazon AWS. Com esse armazenamento centralizado em umúnico bucket, a confidencialidade dos resultados se torna uma questão em aberto, porém de suma importância [Ennajjar et al 2017]. Os arquivos gerados pelos workflows podem conter dados não publicados da pesquisa ou dados confidenciais, e, se os mesmos forem armazenados em conjunto, e um usuário malicioso tiver acesso ao bucket em que estão armazenados, o mesmo pode inferir sobre o experimento e seus resultados, o que nãoé desejável.…”

Section: Introductionunclassified

Escalonamento de Workflows em Nuvens de Computadores com Restrições de Confidencialidade

Silva¹,

Pacitti²,

Frota³

et al. 2020

Anais Da VI Escola Regional De Alto Desempenho Do Rio De Janeiro (ERAD-RJ 2020)

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Diversos cientistas tem migrado seus experimentos para a nuvem. Esses experimentos podem ser modelados como workflows científicos, e muito deles são intensivos em dados/computação. Os dados produzidos pelas execuções dos workflows são armazenados na nuvem, o que levanta a preocupação da confidencialidade dos dados, i.e., o risco do acesso não autorizado aos arquivos por conta de usuários maliciosos. Mecanismos como a dispersão dos dados e criptografia podem ser adotados para aumentar a confidencialidade dos dados. Entretanto, a adoção desses mecanismos não pode ser desacoplada do escalonamento do workflow, pois pode aumentar o tempo de execução e seu custo financeiro. Nesse artigo, apresentamos uma heurística de escalonamento de workflows denominada SaFER-GCH (workflow Scheduling with conFidEntiality pRoblem - Greedy random Constructive Heuristic), que considera restrições de confidencialidade dos dados enquanto executa o escalonamento das ativações. Experimentos com traces reais de workflows apresentaram resultados promissores.

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Securing Data in Cloud Computing by Classification

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A Security Method for Cloud Storage Using Data Classification

A Security Method for Cloud Storage Using Data Classification

Análise de Desempenho da Distribuição de Workflows Científicos em Nuvens com Restrições de Confidencialidade

Escalonamento de Workflows em Nuvens de Computadores com Restrições de Confidencialidade

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