論文の概要: A Comprehensive Survey on Edge Data Integrity Verification: Fundamentals and Future Trends
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10978v2
- Date: Wed, 7 Aug 2024 23:48:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-09 21:29:15.749965
- Title: A Comprehensive Survey on Edge Data Integrity Verification: Fundamentals and Future Trends
- Title（参考訳）: エッジデータ統合性検証に関する総合的調査:基礎と今後の展望
- Authors: Yao Zhao, Youyang Qu, Yong Xiang, Md Palash Uddin, Dezhong Peng, Longxiang Gao,
- Abstract要約: 我々は、現在の研究状況、オープンな問題、そして潜在的に有望な洞察を読者に示し、この未調査分野をさらに調査する。
先行研究を徹底的に評価するために,有効な検証手法が満たすべき普遍的基準フレームワークを合成する。
我々は、将来の仕事における興味深い研究課題と可能な方向性を強調し、今後の技術、例えば機械学習とコンテキスト認識セキュリティがECのセキュリティをいかに強化できるかについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.174689394432804
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent advances in edge computing~(EC) have pushed cloud-based data caching services to edge, however, such emerging edge storage comes with numerous challenging and unique security issues. One of them is the problem of edge data integrity verification (EDIV) which coordinates multiple participants (e.g., data owners and edge nodes) to inspect whether data cached on edge is authentic. To date, various solutions have been proposed to address the EDIV problem, while there is no systematic review. Thus, we offer a comprehensive survey for the first time, aiming to show current research status, open problems, and potentially promising insights for readers to further investigate this under-explored field. Specifically, we begin by stating the significance of the EDIV problem, the integrity verification difference between data cached on cloud and edge, and three typical system models with corresponding inspection processes. To thoroughly assess prior research efforts, we synthesize a universal criteria framework that an effective verification approach should satisfy. On top of it, a schematic development timeline is developed to reveal the research advance on EDIV in a sequential manner, followed by a detailed review of the existing EDIV solutions. Finally, we highlight intriguing research challenges and possible directions for future work, along with a discussion on how forthcoming technology, e.g., machine learning and context-aware security, can augment security in EC. Given our findings, some major observations are: there is a noticeable trend to equip EDIV solutions with various functions and diversify study scenarios; completing EDIV within two types of participants (i.e., data owner and edge nodes) is garnering escalating interest among researchers; although the majority of existing methods rely on cryptography, emerging technology is being explored to handle the EDIV problem.
- Abstract（参考訳）: エッジコンピューティング〜(EC)の最近の進歩は、クラウドベースのデータキャッシュサービスをエッジに押し上げたが、このようなエッジストレージは、多くの困難でユニークなセキュリティ問題を引き起こしている。
一つはエッジデータ整合性検証(EDIV)の問題で、複数の参加者(例えば、データ所有者とエッジノード)をコーディネートして、エッジにキャッシュされたデータが本物かどうかを検査する。
現在、EDIV問題に対処する様々な解決策が提案されているが、体系的なレビューはない。
そこで本研究では,現在行われている研究状況,オープンな問題,そしてこの未調査分野をさらに調査する上で有望な洞察を読者に提供することを目的とした,総合的な調査を初めて実施する。
具体的には、EDIV問題の重要性、クラウドとエッジにキャッシュされたデータ間の整合性検証の相違、および対応する検査処理を伴う3つの典型的なシステムモデルについて述べる。
先行研究を徹底的に評価するために,有効な検証手法が満たすべき普遍的基準フレームワークを合成する。
その上で,EDIV研究の進展を逐次的に明らかにするために,スキーマ開発タイムラインが開発され,続いて既存のEDIVソリューションの詳細なレビューが行われる。
最後に、今後の作業における興味深い研究課題と可能な方向性を強調し、今後の技術、例えば機械学習とコンテキスト認識セキュリティがECのセキュリティをいかに強化できるかについて議論する。
EDIVソリューションに様々な機能を備え、研究シナリオを多様化する傾向、EDIVを2種類の参加者(すなわちデータオーナとエッジノード)で完成させる傾向が注目に値する。
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