論文の概要: Remote Data Auditing and How it May Affect the Chain of Custody in a
Cloud Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.12759v1
- Date: Fri, 26 Aug 2022 16:10:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-19 10:48:48.287865
- Title: Remote Data Auditing and How it May Affect the Chain of Custody in a
Cloud Environment
- Title(参考訳): リモートデータ監査とクラウド環境におけるカストディの連鎖への影響
- Authors: Rodolfo Machuca and Fatoumata Sankare
- Abstract要約: ますます多くの企業が、データをクラウドベースの環境にアウトソーシングすることに頼っている。
国家レベルの法執行機関や大都市警察も、クラウド環境を利用してデータを保存している。
このデータソリューションは、データ所有者の制御の欠如により、アウトソースされたデータが信頼できないものになるという、独自の問題を提示します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: As big data collection continues to grow, more and more organizations are
relying on outsourcing their data to cloud-based environments. This includes
the federal government and several agencies that depend on maintaining our
citizens' secure data. Law enforcement agencies from the national level down to
large city police departments are also using the cloud environment to store
data. These agencies see this as a method of securing data while saving money
by not maintaining the large data centers required to house this information.
This data solution presents in own set of problems in that the outsourced data
can become untrustworthy due to the lack of control of the data owners. Cloud
computing is facing many difficulties, with security being the primary issue.
This is because the cloud computing service provider is a separate entity; any
data stored in the cloud can be interpreted as giving up control of the data by
the primary data owner. [1] Remote data auditing (RDA) is increasingly
important when managing data in a cloud environment, especially when
organizations have to store their data in a multi-cloud environment. The
challenging security threats posed by attempting to maintain the integrity of
the data for proper auditing is a trial that was never addressed in the past.
- Abstract(参考訳): ビッグデータの収集が成長を続けるにつれ、クラウドベースの環境にデータをアウトソーシングする企業が増えています。
これには、我々の市民の安全なデータを維持することに依存する連邦政府といくつかの機関が含まれる。
国家レベルから大都市の警察署まで、法執行機関もクラウド環境を利用してデータを保存している。
これらの機関は、この情報を格納するために必要な巨大なデータセンターを維持せず、貯金しながらデータを保護する方法だと考えている。
このデータソリューションは、データ所有者の制御の欠如により、アウトソースされたデータが信頼できないものになるという、独自の問題を提示します。
クラウドコンピューティングは多くの困難に直面しており、セキュリティが主な問題となっている。
これはクラウドコンピューティングサービスプロバイダが独立したエンティティであるからであり、クラウドに格納されたデータはすべて、プライマリデータオーナによるデータのコントロールを諦めていると解釈できるからだ。
[1] リモートデータ監査(RDA)は、特に組織がデータをマルチクラウド環境に保存しなければならない場合において、クラウド環境におけるデータ管理においてますます重要になっている。
適切な監査のためにデータの完全性を維持することによるセキュリティ上の脅威は、過去に一度も解決されなかった裁判である。
関連論文リスト
- K-Nearest Neighbor Classification over Semantically Secure Encrypted Relational Data [0.0]
データが暗号化されているパブリッククラウド環境では、クラウドサービスプロバイダは通常、暗号化キーを制御する。
この状況は、従来のプライバシー保護分類システムを不適切なものにしている。
我々は、暗号化されたアウトソースデータに対して、セキュアなk近傍の分類アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-07-05T19:44:17Z) - Mitigating Data Sharing in Public Cloud using Blockchain [0.0]
データの権利、データ共有、データ検証といった重要な側面を持つ、クラウド内のセキュアなデータエコシステムを提案します。
これにより、既存のパブリッククラウドベースのシステムが、信頼性の強化とクラウドデータの非再検討を容易にブロックチェーンをデプロイできるようになる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-04-21T13:12:44Z) - Protecting Sensitive Tabular Data in Hybrid Clouds [0.0]
ヘルスケアやファイナンスといった規制された業界は、データとワークロードの一部をパブリッククラウドに移行し始めている。
病院の実際のユースケースにおいて,ハイブリッドクラウドを使用したビッグデータ分析のセキュリティとパフォーマンスの課題に対処する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-03T11:20:24Z) - A Privacy-Preserving Outsourced Data Model in Cloud Environment [8.176020822058586]
データセキュリティとプライバシの問題は、機械学習ツールの使用にとって重要な障害のひとつだ。
機械学習効率を損なうことなくデータのプライバシを保護するプライバシ保存モデルを提案する。
Fogノードは、データ所有者からノイズ付加データを収集し、ストレージ、計算、分類タスクの実行のためにクラウドプラットフォームに移行する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-24T11:27:30Z) - Certified Data Removal in Sum-Product Networks [78.27542864367821]
収集したデータの削除は、データのプライバシを保証するのに不十分であることが多い。
UnlearnSPNは、訓練された総生産ネットワークから単一データポイントの影響を取り除くアルゴリズムである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-04T08:22:37Z) - BigBird: Big Data Storage and Analytics at Scale in Hybrid Cloud [0.0]
本稿では,Google Cloud PlatformのBigQueryを用いて,スケーラブルなビッグデータストレージと分析管理フレームワークを設計するためのアプローチを紹介する。
この記事では、Google Cloud Platformのフレームワーク実装について論じるが、主要なクラウドプロバイダすべてに簡単に適用できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-22T05:42:46Z) - Unsupervised Point Cloud Representation Learning with Deep Neural
Networks: A Survey [104.71816962689296]
大規模クラウドラベリングの制約により,教師なしのポイントクラウド表現学習が注目されている。
本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた教師なしポイントクラウド表現学習の総合的なレビューを提供する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-28T07:46:05Z) - Preventing Unauthorized Use of Proprietary Data: Poisoning for Secure
Dataset Release [52.504589728136615]
公開したデータを最小限に修正して、他人がトレーニングモデルに乗らないようにするデータ中毒法を開発しています。
我々は,imagenet分類と顔認識によるアプローチの成功を実証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-02-16T19:12:34Z) - Second layer data governance for permissioned blockchains: the privacy
management challenge [58.720142291102135]
新型コロナウイルス(COVID-19)やエボラウイルス(エボラ出血熱)のようなパンデミックの状況では、医療データを共有することに関連する行動は、大規模な感染を避け、死亡者を減らすために重要である。
この意味において、許可されたブロックチェーン技術は、スマートコントラクトが管理する不変で統一された分散データベースを通じて、データのオーナシップ、透明性、セキュリティを提供する権利をユーザに与えるために登場します。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-10-22T13:19:38Z) - Data Mining with Big Data in Intrusion Detection Systems: A Systematic
Literature Review [68.15472610671748]
クラウドコンピューティングは、複雑で高性能でスケーラブルな計算のために、強力で必要不可欠な技術になっている。
データ生成の迅速化とボリュームは、データ管理とセキュリティに重大な課題をもたらし始めている。
ビッグデータ設定における侵入検知システム(IDS)の設計と展開が重要視されている。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-23T20:57:12Z) - A vision for global privacy bridges: Technical and legal measures for
international data markets [77.34726150561087]
データ保護法とプライバシーの権利が認められているにもかかわらず、個人情報の取引は「トレーディング・オイル」と同等のビジネスになっている。
オープンな対立は、データに対するビジネスの要求とプライバシーへの欲求の間に生じている。
プライバシを備えたパーソナル情報市場のビジョンを提案し,テストする。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T13:55:50Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。