기존의 암호데이터 중복제거 기술은 데이터의 중복 여부를 판단하기 위해 다양한 방식으로 데이터를 전송하고 이를 기존에 저장된 데이터와 비교하여 중복여부를 판단하게 된다. 이러한 데이터 중복제거 기술의 중복제거 효율성을 높이기 위해 최근 블록 단위의 중복제거 기술이 사용되고 있다. 하지만 블록 단위 중복제거 기술의 적용 과정에서 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 포이즌 어택은 무결성 및 데이터 저장 시 저장되는 데이터에 대한 검증이 이루어지지 않는 시스템에서 발생하는 위협 중 하나이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 연구되어 제안되었지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산이 발생되어 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량에서 보다 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.
클라우드 스토리지에 저장되는 데이터가 급증하면서 데이터 중복으로 인한 스토리지의 저장 비용이 증가하고 있다. 이러한 데이터 중복 문제를 해결하기 위해서 기존의 스토리지 환경에서는 다양한 데이터 중복제거 기술이 제안되었다. 이에 본 논문에서는 클라우드 스토리지를 위한 데이터 중복제거 기술의 분석을 통하여 대규모 클라우드 스토리지에서의 데이터 중복 제거율을 높이기 위해 데이터 유형의 특성을 고려한 스토리지 중복제거 기술의 필요성을 제시한다.
기존의 저장 방식은 대용량의 데이터를 비효율적으로 처리해 왔지만 데이터 중복 제거 기법을 이용하면서 저장 공간과 네트워크 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있게 되었다. 그러나 기존의 데이터 중복 제거 알고리즘들은 수행시간이 길고 중복 데이터를 효율적으로 제거하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 개선된 중복 검색 및 제거 메커니즘을 제공하는 저장 시스템을 제안하고 있다. 제안하는 알고리즘은 저장 공간을 최소화하고 네트워크 대역폭을 줄일 수 있다. 주요 아이디어는 스트라이드 방식의 중복 검색 메커니즘이며 중복된 데이터 블록을 발견하는데 있어서 계산 시간을 줄여주고 있다. 제안하는 시스템의 성능을 검증하기 위하여 리눅스 배포 데이터를 저장하는 실험을 수행하였으며 실험 결과 스트라이드 방식이 저장 공간을 줄이고 중복된 데이터 블록을 효율적으로 관리할 수 있음을 보였다.
저장하는 데이터의 용량이 증가함에 따라 데이터들은 효율적으로 보관될 필요성이 증가하였다. 이에 따라, 데이터 용량을 줄이는 기술로 많은 서비스들이 데이터 중복 제거 기술을 사용한다. 본 연구에서는 일부 서비스의 데이터 중복 제거 기술을 분석하고, 데이터 중복 제거 기술의 발전 동향을 예측하고자한다.
데이터 중복제거 기술은 클라우드 스토리지를 절약하기 위해 반드시 필요한 기술이다. 평문데이터 중복제거 기술은 기본적으로 데이터의 기밀성을 유지하지 못하므로 암호데이터 중복제거 기술이 필요함은 당연하다. 본 논문은 키 발급 서버의 도움을 받는 암호데이터 중복제거 기술에 대해 연구하며 그 중 Bellare 등이 제안한 기법에 대한 분석 및 구현을 수행하였으며 키 발급 서버를 이용한 기술에 대한 효율성 측정을 위해 상용 클라우드 서비스 상에 Bellare 등이 제안한 기법과 평문 및 ConvergentEncryption에 대한 성능 측정을 수행하였다. 또한 상용 클라우드 서비스인 Dropbox 및 공개 클라우드 서비스 중 하나인 Openstack의 Swift상에 구현 및 효율성 측정을 수행함으로써 키 발급 서버를 이용한 암호데이터 중복제거 기술에 대한 범용성을 검증하였다.
클라우드 스토리지 환경에서 중복제거 기술은 스토리지의 효율적인 활용을 가능하게 한다. 또한 클라우드 스토리지 서비스 제공자들은 네트워크 대역폭을 절약하기 위해 클라이언트 측 중복제거 기술을 도입하고 있다. 클라우드 스토리지 서비스를 이용하는 사용자들은 민감한 데이터의 기밀성을 보장하기 위해 데이터를 암호화하여 업로드하길 원한다. 그러나 일반적인 암호화 방식은 사용자마다 서로 다른 비밀키를 사용하기 때문에 중복제거와 조화를 이룰 수 없다. 또한 클라이언트 측 중복제거는 태그 값이 전체 데이터를 대신하기 때문에 안전성에 취약할 수 있다. 최근 클라이언트 측 중복제거의 취약점을 보완하기 위해 소유권 증명 기법들이 제안되었지만 여전히 암호데이터 상에서 클라이언트 측 중복제거 기술은 효율성과 안전성에 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 전수조사 공격에 저항성을 갖고 암호데이터 상에서 소유권 증명을 수행하는 안전하고 실용적인 클라이언트 측 중복제거 기술을 제안한다.
암호데이터 중복제거 기술이란 클라우드 서버에 전송된 데이터를 기존의 클라우드 서버에 저장된 데이터와 비교하여 데이터의 중복된 저장을 방지하는 기술이다. 이러한 데이터 중복제거 기술은 다양한 보안 위협이 발생하는데, 이 중 소유권 위조 공격은 원본 데이터를 소유하지 않은 공격자가 데이터의 소유권을 획득하여 클라우드 스토리지에 저장된 데이터를 취득할 수 있는 위협이다. 이러한 위협을 해결하기 위해 암호화 기술을 적용한 여러 기술들이 제안되어왔지만 과도하게 많은 통신 횟수와 연산량으로 인해 효율성이 떨어지는 문제가 존재한다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 스토리지에 저장되는 데이터의 기밀성과 무결성을 보장하며, 연산량과 통신량 측면에서 효율적인 암호데이터 중복제거 기술을 제안한다.
중복 제거(De-duplication) 여러 데이터를 저장한 스토리지에서 같은 내용을 담고 있는 파일자체나 블록단위의 chunk 등을 찾아 중복된 내용을 제거하여 중복된 부분은 하나의 데이터 단위를 유지함으로써 스토리지 공간을 절약할 수 있다. 본 논문에서는 실험적인 데이터가 아닌 실제 업무 환경에서 적용될만한 대용량의 데이터 백업을 가정한 상황에 대해 중복 제거 기법을 테스트해봄으로써 중복제거율과 성능을 측정하였으며 이를 시각적으로 표현하는 방법을 제안함으로써 평가자 및 사용자가 알아보기 쉽게 하였다.
기존의 고정 길이 분할 (FLC: Fixed Length Chunking) 중복 제거 기법은 파일이 조금이라도 수정이 되면 수정된 블록에 대한 해시 정보가 달라져 중복 데이터 임에도 불구하고 중복 블록으로 검색이 되지 않는 문제점이 있다. 본 연구에서는 FLC 기반의 중복 제거 기법에 데이터 위치(offset) 정보를 활용하여 중복 블록을 효율적으로 찾아냄으로써 기존의 FLC 기반의 중복 제거 기법보다 더 좋은 성능을 발휘하는 유사도 정보를 활용하는 중복 제거 기법(FS_FLC: File Similarity based Fixed Length Chunking)을 설계하고 구현했다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 낮은 오버헤드로 가변 분할 기법(VLC: Variable Length Chunking)만큼의 높은 중복 데이터 탐색 성능을 보여주었다.
중복 제거(deduplication)기법은 저장장치의 공간을 효율적으로 사용할 수 있도록 해 주기 때문에 기존의 스토리지 시스템에서 많이 사용된 기법이다. 최근에는 플래시 메모리 기반의 SSD를 위한 중복 제거 기법도 많이 제안되었지만, 플래시 메모리의 특성을 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 오프라인 중복 제거 기법을 대상으로 SSD의 특성을 고려하여 가비지 컬렉션의 비용을 절감할 수 있도록 중복 가능성이 있는 데이터와 중복 가능성이 없는 데이터를 온라인에 구분하여 플래시 메모리의 다른 영역에 기록하여 오프라인 중복 제거 후에 가비지 컬렉션 성능을 향상시키는 기법을 제안하였다. 실험결과, 제시된 기법은 가비지 컬렉션 비용인 페이지 이동 횟수를 약 80%이상 감소시켰다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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