論文の概要: Learning-driven Zero Trust in Distributed Computing Continuum Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17447v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 08:41:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 22:04:43.699543
• Title: Learning-driven Zero Trust in Distributed Computing Continuum Systems
• Title（参考訳）: 分散コンピューティング連続システムにおける学習駆動ゼロ信頼
• Authors: Ilir Murturi, Praveen Kumar Donta, Victor Casamayor Pujol, Andrea Morichetta, and Schahram Dustdar
• Abstract要約: ZT(Zero Trust)を学習技術と組み合わせることで、分散コンピューティング連続システムにおけるさまざまな運用およびセキュリティ上の課題を解決することができる。 我々はDCCS用に設計された新しい学習駆動型ZT概念アーキテクチャを提案する。 学習プロセスが要求を検出してブロックし、リソースアクセス制御を強化し、ネットワークオーバーヘッドを低減する方法を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.5676731834895765
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Converging Zero Trust (ZT) with learning techniques can solve various operational and security challenges in Distributed Computing Continuum Systems (DCCS). Implementing centralized ZT architecture is seen as unsuitable for the computing continuum (e.g., computing entities with limited connectivity and visibility, etc.). At the same time, implementing decentralized ZT in the computing continuum requires understanding infrastructure limitations and novel approaches to enhance resource access management decisions. To overcome such challenges, we present a novel learning-driven ZT conceptual architecture designed for DCCS. We aim to enhance ZT architecture service quality by incorporating lightweight learning strategies such as Representation Learning (ReL) and distributing ZT components across the computing continuum. The ReL helps to improve the decision-making process by predicting threats or untrusted requests. Through an illustrative example, we show how the learning process detects and blocks the requests, enhances resource access control, and reduces network and computation overheads. Lastly, we discuss the conceptual architecture, processes, and provide a research agenda.
• Abstract（参考訳）: ゼロトラスト(ZT)と学習技術を組み合わせることで、分散コンピューティング継続システム(DCCS)における様々な運用およびセキュリティ上の課題を解決することができる。 集中型ZTアーキテクチャの実装は、連続コンピューティング(例えば、接続性や可視性に制限のある計算エンティティなど)には適さないと見なされる。 同時に、分散ZTをコンピューティング連続体に実装するには、リソースアクセス管理の意思決定を強化するためのインフラの制限と新しいアプローチを理解する必要がある。 このような課題を克服するために,DCCS用に設計された新しい学習駆動型ZT概念アーキテクチャを提案する。 我々は、Representation Learning (ReL)のような軽量な学習戦略を取り入れ、ZTコンポーネントをコンピューティング連続体に分散することで、ZTアーキテクチャサービス品質を向上させることを目指している。 ReLは脅威や信頼できない要求を予測することで意思決定プロセスを改善するのに役立ちます。 実証的な例を通して、学習プロセスが要求を検出してブロックし、リソースアクセス制御を強化し、ネットワークや計算オーバーヘッドを減らす方法を示す。 最後に,概念的アーキテクチャ,プロセス,研究課題について論じる。

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