論文の概要: Risk-Aware Sensitive Property-Driven Resource Management in Cloud Datacenters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02720v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 21:10:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-06 14:26:21.629823
• Title: Risk-Aware Sensitive Property-Driven Resource Management in Cloud Datacenters
• Title（参考訳）: クラウドデータセンタにおけるリスク対応型プロパティ駆動型リソース管理
• Authors: Muhamad Felemban, Abdulrahman Almutairi, Arif Ghafoor,
• Abstract要約: そこで本研究では,クラウドデータセンタに対して,リスクに敏感なプロパティ駆動型仮想リソース割り当て機構を提案する。 我々は、データセットの感度特性を表現するために、KL分割と相互情報という2つの情報理論測度を用いた。 クラウドアーキテクチャの脆弱性と機密性プロファイルに基づいて、我々はこの問題をコスト駆動最適化問題として定式化した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.103311584463036
• License:
• Abstract: Organizations are increasingly moving towards the cloud computing paradigm, in which an on-demand access to a pool of shared configurable resources is provided. However, security challenges, which are particularly exacerbated by the multitenancy and virtualization features of cloud computing, present a major obstacle. In particular, sharing of resources among potentially untrusted tenants in access controlled cloud datacenters can result in increased risk of data leakage. To address such risk, we propose an efficient risk-aware sensitive property-driven virtual resource assignment mechanism for cloud datacenters. We have used two information-theoretic measures, i.e., KL-divergence and mutual information, to represent sensitive properties in the dataset. Based on the vulnerabilities of cloud architecture and the sensitive property profile, we have formulated the problem as a cost-drive optimization problem. The problem is shown to be NP-complete. Accordingly, we have proposed two heuristics and presented simulation based performance results for cloud datacenters with multiple sensitivity.
• Abstract（参考訳）: 組織はますますクラウドコンピューティングのパラダイムに向かっています。そこでは、共有構成可能なリソースプールへのオンデマンドアクセスが提供されます。 しかし、クラウドコンピューティングのマルチテナンシと仮想化機能によって特に悪化するセキュリティ上の課題は、大きな障害となる。 特に、アクセス制御されたクラウドデータセンタで、潜在的に信頼できないテナント間でリソースを共有することは、データ漏洩のリスクを増大させる可能性がある。 このようなリスクに対処するため,クラウド・データセンターに対して,リスクに敏感なプロパティ駆動型仮想リソース割り当て機構を提案する。 我々は、データセットの感度特性を表現するために、KL分割と相互情報という2つの情報理論測度を用いた。 クラウドアーキテクチャの脆弱性と機密性プロファイルに基づいて、我々はこの問題をコスト駆動最適化問題として定式化した。 この問題はNP完全であることが示されている。 そこで我々は,2つのヒューリスティックスを提案し,複数の感度のクラウドデータセンタに対してシミュレーションに基づく性能評価結果を提示した。

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