International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.7
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pp.123-127
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2024
Cloud computing services has gained increasing popularity in recent years for supporting various on demand and scalable services for IT consumers where there is a need of less investment towards infrastructure. While storage architecture of cloud enjoys a more robust and fault-tolerant cloud computing network, such architecture also poses a number of security challenges especially when applied in applications related to social networks, Financial transactions, etc. First, as data are stored and maintained by individual virtual machines so Cloud resources are prone to hijacked. Such attacks allow attackers to create, modify and delete machine images, and change administrative passwords and settings successfully. hence, it is significantly harder to ensure data security. Second, Due to dynamic and shared nature of the Cloud, data may be compromised in many ways. Last but not least, Service hijacking may lead to redirect client to an illegitimate website. User accounts and service instances could in turn make a new base for attackers. To address the above challenges, we propose in this paper a distributed data access control scheme that is able to fulfil fine-grained access control over cloud data and is resilient against strong attacks such as compromise and user colluding. The proposed framework exploits a novel cryptographic primitive called attribute-based encryption (ABE), tailors, and adapts it for cloud computing with respect to security requirements
Cloud services are services developed to serve a wider variety of users in different fields. However, although cloud services are designed to reflect the needs of different users, a variety of security damages resulting from them are increasing and technologies are needed to address them. This paper proposes a user signature management model that prevents third parties from exploiting the user's signature in a heterogeneous cloud The proposed model strengthens the functionality of the intermediate devices that make up the hierarchical cloud while also managing the signature information of the partitioned user. As a result of the performance assessment, the proposed model not only distributed user signature management, but also improved efficiency by 8.5% on average because intermediate devices distributed user signature processing, and reduced the user's signature latency by 13.3% on average when performing user authentication processing. On average, the overhead generated by intermediate devices processing a user's signature was 10.1 percent lower than that of conventional techniques.
Cloud environment is one in the field of distributed computing and it consists of physical nodes and virtual nodes. In distributed cloud environment, an optimal path search is that each node to perform a search for an optimal path. Synchronization of each node is required for the optimal path search via fast data transmission because of real-time environment. Therefore, a quantization technique is required in order to guarantee QoS(Quality of Service) and search an optimal path. The quantization technique speeds search data transmission of each node. So a main server can transfer data of real-time environment to each node quickly and the nodes can perform to search optimal paths smoothly. In this paper, we propose the quantization technique to solve the search problem. The quantization technique can reduce the total data transmission. In order to experiment the optimal path search system which applied the quantized data transmission, we construct a simulation of cloud environment. Quantization applied cloud environment reduces the amount of data that transferred, and then QoS of an application for the optimal path search problem is guaranteed.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.60-66
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2024
Host's data during transmission. Data tempering results in loss of host's sensitive information, which includes number of VM, storage availability, and other information. In the distributed cloud environment, each server (computing server (CS)) configured with Local Resource Monitors (LRMs) which runs independently and performs Virtual Machine (VM) migrations to nearby servers. Approaches like predictive VM migration [21] [22] by each server considering nearby server's CPU usage, roatative decision making capacity [21] among the servers in distributed cloud environment has been proposed. This approaches usage underlying server's computing power for predicting own server's future resource utilization and nearby server's resource usage computation. It results in running VM and its running application to remain in waiting state for computing power. In order to reduce this, a decentralized decision making hybrid model for VM migration need to be proposed where servers in decentralized cloud receives, future resource usage by analytical computing system and takes decision for migrating VM to its neighbor servers. Host's in the decentralized cloud shares, their detail with peer servers after fixed interval, this results in chance to tempering messages that would be exchanged in between HC and CH. At the same time, it reduces chance of over utilization of peer servers, caused due to compromised host. This paper discusses, an roatative decisive (RD) approach for VM migration among peer computing servers (CS) in decentralized cloud environment, preserving confidentiality and integrity of the host's data. Experimental result shows that, the proposed predictive VM migration approach reduces extra VM migration caused due over utilization of identified servers and reduces number of active servers in greater extent, and ensures confidentiality and integrity of peer host's data.
The trend keywords in ICT sector will be Big Data, Internet of Things, and Cloud Computing. The rear end to support those techniques requires a large-capacity storage technology of low-cost. Therefore, we proposed the prototype of low-cost and mass distributed storage system based on PC using open-source Ceph FS for SMB.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.51
no.2
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pp.85-91
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2014
Cloud storage system uses a distributed file system for storing and managing data. Traditional distributed file system makes a triplication of data in order to restore data loss in disk failure. However, enforcing data replication method increases storage utilization and causes extra I/O operations during replication process. In this paper, we propose a data replication method using erasure codes in cloud storage system to improve storage space efficiency and I/O performance. In particular, according to data access frequency, the proposed method can reduce the number of data replications but using erasure codes can keep the same data recovery performance. Experimental results show that proposed method improves performance in storage efficiency 40%, read throughput 11%, write throughput 10% better than HDFS does.
Web data mining aims at discovering useful knowledge from various Web resources. There is a growing trend among companies, organizations, and individuals alike of gathering information through Web data mining to utilize that information in their best interest. In science, cloud computing is a synonym for distributed computing over a network; cloud computing relies on the sharing of resources to achieve coherence and economies of scale, similar to a utility over a network, and means the ability to run a program or application on many connected computers at the same time. In this paper, we propose a new system framework based on the Hadoop platform to realize the collection of useful information of Web resources. The system framework is based on the Map/Reduce programming model of cloud computing. We propose a new data mining algorithm to be used in this system framework. Finally, we prove the feasibility of this approach by simulation experiment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.10a
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pp.732-735
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2011
Cloud computing is a new paradigm that adopts a pay-as-you-go business model. So, clients can ues the various resources, although they have not own the resources. Already, three big players of IT industry, namely Amazon, Google and Microsoft, develop the many applications for cloud computing. In this paper, we describe the data consistency requirements for cloud computing. Data characteristics of cloud computing is replicated, distributed and large-scaled. And consistency and availability of data cannot be satisfied simultaneously. In this paper, we categorized the applications of cloud computing, and describe requirements of consistency criteria for applications. With this result, we can make the base of consistency criteria that can be adapted for cloud computing, in the near future.
The latest active studies on distributed OLAP to adopt a distributed environment are mainly focused on DHT P2P OLAP and Grid OLAP. However, these approaches have its weak points, the P2P OLAP has limitations to multidimensional range queries in the cloud computing environment due to the nature of structured P2P. On the other hand, the Grid OLAP has no regard for adjacency and time series. It focused on its own sub set lookup algorithm. To overcome the above limits, this paper proposes an efficient central managed P2P approach for a cloud computing environment. When a multi-level hybrid P2P method is combined with an index load distribution scheme, the performance of a multi-dimensional range query is enhanced. The proposed scheme makes the OLAP query results of a user to be able to reused by other users' volatile cube search. For this purpose, this paper examines the combination of an aggregation cube hierarchy tree, a quad-tree, and an interval-tree as an efficient index structure. As a result, the proposed cloud P2P OLAP scheme can manage the adjacency and time series factor of an OLAP query. The performance of the proposed scheme is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.4
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pp.261-269
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2023
We propose to design a Holochain-based security and privacy protection system for resource-constrained IoT healthcare systems. Through analysis and performance evaluation, the proposed system confirmed that these characteristics operate effectively in the IoT healthcare environment. The system proposed in this paper consists of four main layers aimed at secure collection, transmission, storage, and processing of important medical data in IoT healthcare environments. The first PERCEPTION layer consists of various IoT devices, such as wearable devices, sensors, and other medical devices. These devices collect patient health data and pass it on to the network layer. The second network connectivity layer assigns an IP address to the collected data and ensures that the data is transmitted reliably over the network. Transmission takes place via standardized protocols, which ensures data reliability and availability. The third distributed cloud layer is a distributed data storage based on Holochain that stores important medical information collected from resource-limited IoT devices. This layer manages data integrity and access control, and allows users to share data securely. Finally, the fourth application layer provides useful information and services to end users, patients and healthcare professionals. The structuring and presentation of data and interaction between applications are managed at this layer. This structure aims to provide security, privacy, and resource efficiency suitable for IoT healthcare systems, in contrast to traditional centralized or blockchain-based systems. We design and propose a Holochain-based security and privacy protection system through a better IoT healthcare system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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