사물인터넷 및 빅데이터 등 디지털 데이터의 범람으로, 다수 사용자로부터 방대한 데이터를 처리 및 보관하는 클라우드 서비스 제공자는 효율적 데이터 관리를 위한 데이터 중복제거를 적용할 수 있다. 중앙 클라우드 서버로의 네트워크 혼잡 및 연산 효율성 저하 등의 문제를 개선하기 위한 클라우드의 확장으로 엣지 컴퓨팅 개념이 도입되면서 사용자 경험을 개선할 수 있으나, 전적으로 신뢰할 수 없는 새로운 엣지 디바이스의 추가로 인하여 프라이버시 보존 데이터 중복제거를 위한 암호학적 연산 복잡도의 증가를 야기할 수 있다. 제안 기법에서는 신뢰실행환경을 활용함으로써 사용자-엣지-클라우드 간 최적화된 통신 구조에서 프라이버시 보존 데이터 중복제거의 효율성 개선 방안을 제시한다. 사용자와 클라우드 사이에서의 비밀정보 공유를 통하여 엣지 디바이스에서의 연산 복잡도를 최소화하고, 클라우드 서비스 제공자의 효율적 암호화 알고리즘 사용을 가능하게 한다. 또한, 사용자는 엣지 디바이스에 데이터를 오프로딩함으로써 데이터 중복제거와 독립적인 활동을 가능하게 하여 사용자 경험을 개선한다. 실험을 통하여 제안 기법이 데이터 프라이버시 보존 중복제거 과정에서 엣지-클라우드 통신 효율성 향상, 엣지 연산 효율성 향상 등 성능 개선 효과가 있음을 확인한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권9호
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pp.3870-3884
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2020
The proposed framework of Four Layer Robust Storage in Cloud (FLRSC) architecture involves host server, local host and edge devices in addition to Virtual Machine Monitoring (VMM). The goal is to protect the privacy of stored data at edge devices. The computational intelligence (CI) part of our algorithm distributes blocks of data to three different layers by partially encoded and forwarded for decoding to the next layer using hash and greed Solomon algorithms. VMM monitoring uses snapshot algorithm to detect intrusion. The proposed system is compared with Tiang Wang method to validate efficiency of data transfer with security. Hence, security is proven against the indexed efficiency. It is an important study to integrate communication between local host software and nearer edge devices through different channels by verifying snapshot using lamport mechanism to ensure integrity and security at software level thereby reducing the latency. It also provides thorough knowledge and understanding about data communication at software level with VMM. The performance evaluation and feasibility study of security in FLRSC against three-layered approach is proven over 232 blocks of data with 98% accuracy. Practical implications and contributions to the growing knowledge base are highlighted along with directions for further research.
We develop Framework architecture of Online Shopping Services based on M2M and IoT for Handheld Devices in Cloud Computing. MapReduce model will be used as a method to simplify large scale data processing when user search for purchasing products online which provide efficient, and fast respond time. Therefore, providing user with a enhanced Quality of Experience (QoE) as well as Quality of Service (QoS) when purchasing/searching products Online from big data.
This paper proposes a novel framework for virtual content delivery networks (CDNs) based on cloud computing. The proposed framework aims to provide multimedia content delivery services customized for content providers by sharing virtual machines (VMs) in the Infrastructure-as-a-Service cloud, while fulfilling the service level agreement. Furthermore, it supports elastic virtual CDN services, which enables the capabilities of VMs to be scaled to encompass the dynamically changing resource demand of the aggregated virtual CDN services. For this, we provide the system architecture and relevant operations for the virtual CDNs and evaluate the performance based on a simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권4호
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pp.1892-1903
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2016
Mobile social network is becoming more and more popular with respect to the development and popularity of mobile devices and interpersonal sociality. As the amount of social data increases in a great deal and cloud computing techniques become developed, the architecture of mobile social network is evolved into cloud-based that mobile clients send data to the cloud and make data accessible from clients. The data in the cloud should be stored in a secure fashion to protect user privacy and restrict data sharing defined by users. Ciphertext-policy attribute-based encryption (CP-ABE) is currently considered to be a promising security solution for cloud-based mobile social network to encrypt the sensitive data. However, its ciphertext size and decryption time grow linearly with the attribute numbers in the access structure. In order to reduce the computing overhead held by the mobile devices, in this paper we propose a new Outsourcing decryption and Match-then-decrypt CP-ABE algorithm (OM-CP-ABE) which firstly outsources the computation-intensive bilinear pairing operations to a proxy, and secondly performs the decryption test on the attributes set matching access policy in ciphertexts. The experimental performance assessments show the security strength and efficiency of the proposed solution in terms of computation, communication, and storage. Also, our construction is proven to be replayable choosen-ciphertext attacks (RCCA) secure based on the decisional bilinear Diffie-Hellman (DBDH) assumption in the standard model.
정보기술의 발달과 스마트한 서비스의 활성화로 인해서 다양한 스마트기기가 네트워크에 연결되는 사물인터넷 기술이 지속적으로 발전해오고 있다. 기존의 사물인터넷 구조에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 기반으로 중앙 집중형으로 데이터를 처리해왔으나, 단일 장애 지점, 종단간 전송 지연, 보안에 대한 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 탈중앙화된 블록체인 기술을 사물인터넷에 적용할 필요가 있다. 하지만 많은 사물인터넷 기기들은 컴퓨팅 성능이 부족하여 블록 채굴과 같은 막대한 자원이 소요되는 일을 처리하기에 어려움이 있다. 이를 극복하기 위해서 본 논문은 컴퓨팅 자원이 부족한 사물인터넷 기기에서도 블록체인 기술을 적용할 수 있는 에지 컴퓨팅 기술 기반의 사물인터넷 구조를 제안한다. 본 논문은 또한 에지 컴퓨팅 기반의 사물인터넷에서의 블록체인의 동작 절차를 제시한다.
기존의 방송 단말에서 제공되는 IoT 서비스는 방송과 연계되지 않은 독립형 서비스의 형태로 제공되고 있었으나 최근 하이브리드 방송 관련 기술의 확산으로 방송과 IoT가 유기적으로 연계된 다양한 서비스로의 발전이 기대되고 있다. 하지만 현행 IoT 서비스는 다양한 프로토콜이 혼재된 클라우드 형태로 구성되어 임베디드 어플리케이션인 하이브리드 방송 단말에서의 접근에 많은 제약을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 Fog Computing의 개념을 어플리케이션으로 확장한 하이브리드 방송용 Fog Applet 아키텍쳐를 제안한다. Fog Applet 아키텍쳐는 클라우드 기반 IoT 서비스와 방송 단말 어플리케이션 사이에 Fog Applet을 위치시킴으로써 임베디드 어플리케이션의 서비스 접근 요구를 감소시키고 다양한 클라우드 기반 IoT 서비스와 유연한 구성을 제공하는 목적을 가진다. 제안된 아키텍쳐는 하이브리드 방송 기반의 서비스 환경에 대한 구현을 통하여 다종 IoT 서비스의 연동을 지원하는 하이브리드 어플리케이션의 구현을 통하여 그 기능을 검증한다.
본 논문에서는 모바일 디바이스가 가지고 있는 다양한 자원 제약성과 복잡한 기능의 어플리케이션의 설치와 운영의 어려움을 극복하기 위해 모바일 클라우드 기반의 에이전트 모델을 설계하였다. 본 논문에서 제안하는 소프트웨어 아키텍쳐는 모바일 디바이스의 단점을 극복하고 그 활용성을 극대화하기 위해 모바일 클라우드 서비스를 기반으로 일부 혹은 상당 부분의 기능이 클라우드 노드의 에이전트 형태로 구현되어 서버 측에 설치 운영되고, 사용자의 모바일 디바이스에 설치된 클라이언트 어플리케이션은 이 서비스를 호출 및 제어하여 사용한다. 이렇게 클라우드 노드에서 목표 어플리케이션을 실행함으로 모바일 디바이스가 가지는 여러 가지 제약성은 상당히 해소 될 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1146-1165
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2022
A huge amount of data in the form of videos and images is being produced owning to advancements in sensor technology. Use of low performance commodity hardware coupled with resource heavy image processing and analyzing approaches to infer and extract actionable insights from this data poses a bottleneck for timely decision making. Current approach of GPU assisted and cloud-based architecture video analysis techniques give significant performance gain, but its usage is constrained by financial considerations and extremely complex architecture level details. In this paper we propose a data pipeline system that uses open-source tools such as Apache Spark, Kafka and OpenCV running over commodity hardware for video stream processing and image processing in a distributed environment. Experimental results show that our proposed approach eliminates the need of GPU based hardware and cloud computing infrastructure to achieve efficient video steam processing for face detection with increased throughput, scalability and better performance.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 효율적인 네트워크 가상화 모델을 제안한다. 가상화는 서비스 지향 아키텍처를 구현하기 위한 핵심 기술이다. 즉, IT 인프라를 통해 변화하는 비즈니스 우선 순위에 따라 재사용 또는 결합 가능한 컴포넌트로 통합하는 표준화된 프레임워크이다. 가상화 기술 가운데 네트워크 가상화가 미래 인터넷에서 중요한 기술적 이슈로 부상하고 있으나 아직은 초기단계이기 때문에 네트워크 가상화의 개념과 세부 기술 등이 모호한 상태이다. 따라서 기존의 네트워크 가상화 기술을 분석하여 클라우드 환경을 위한 네트워크 가상화 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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