[論文レビュー] Data Integrity and Dynamic Storage Way in Cloud Computing

Chinthaka Dinesh|arXiv (Cornell University)|Nov 10, 2011

Cloud Data Security Solutions参考文献 5被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、クラウドコンピューティングにおけるデータ整合性および動的ストレージスキームを提案し、更新の前後においてもデータの一貫性とセキュリティを保証する。ユーザーおよびクラウドレベルでの自動データ読み取りプロトコルに加え、マルチサーバー比較アルゴリズムを組み合わせることで、更新中の信頼できるサーバー層のチェックを通じて、効率的なデータ整合性検証と信頼性の高いデータ回復を実現する。

ABSTRACT

It is not an easy task to securely maintain all essential data where it has the need in many applications for clients in cloud. To maintain our data in cloud, it may not be fully trustworthy because client doesn't have copy of all stored data. But any authors don't tell us data integrity through its user and CSP level by comparison before and after the data update in cloud. So we have to establish new proposed system for this using our data reading protocol algorithm to check the integrity of data before and after the data insertion in cloud. Here the security of data before and after is checked by client with the help of CSP using our "effective automatic data reading protocol from user as well as cloud level into the cloud" with truthfulness. Also we have proposed the multi-server data comparison algorithm with the calculation of overall data in each update before its outsourced level for server restore access point for future data recovery from cloud data server. Our proposed scheme efficiently checks integrity in efficient manner so that data integrity as well as security can be maintained in all cases by considering drawbacks of existing methods.

研究の動機と目的

• クラウドコンピューティングにおけるデータ更新時、ユーザーおよびクラウドサービスプロバイダー（CSP）レベルでのデータ整合性検証の欠如を解消すること。
• クラウド環境におけるデータ挿入または変更の前後において、データの整合性とセキュリティを保証すること。
• 信頼できるサーバー層のアクセスポイントを維持することで、将来のデータ回復のための信頼性の高いメカニズムを構築すること。
• 動的で自動化されたデータ読み取りプロトコルを導入することで、従来の方法の制限を克服すること。
• 複数のサーバー間でのシステム的なデータ比較を通じて、クラウドストレージへの信頼を強化すること。

提案手法

• データ整合性を検証できる、ユーザーおよびクラウドレベルで動作する効果的な自動データ読み取りプロトコルの設計。
• データアウトソーシングの前に行われる全体的なデータ一貫性を計算するためのマルチサーバーデータ比較アルゴリズムの実装。
• 更新中の改ざんを防止し、データの真正性を保証する暗号技術の使用。
• クラウドサービスプロバイダーとプロトコルを統合し、更新後のリアルタイムな整合性チェックを可能にする。
• 一貫性のあるデータスナップショットを用いて、将来のデータ回復のための信頼できるサーバー層の復元アクセスポイントを確立する。
• 複数のサーバー間での比較メカニズムを適用し、不一致の検出とデータ信頼性の確保を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 更新の前後において、ユーザーおよびクラウドサービスプロバイダーの両レベルで、どのようにしてデータ整合性を効果的に検証できるか？
• RQ2 クラウドストレージにおける動的データ操作の過程で、どのようなメカニズムがデータの一貫性とセキュリティを保証できるか？
• RQ3 マルチサーバー比較アルゴリズムは、どのようにしてデータ整合性を向上させ、信頼性の高いデータ回復を支援できるか？
• RQ4 自動データ読み取りプロトコルは、クラウドに格納されたデータの信頼性と正確性を維持する上で、果たす役割は何か？
• RQ5 本スキームは、整合性検証および回復効率の面で、従来の方法に比べてどのように優れているか？

主な発見

• 提案されたスキームは、自動化されたデータ読み取りプロトコルを通じて、ユーザーおよびクラウドレベルでのデータ整合性検証に成功した。
• マルチサーバー比較アルゴリズムにより、更新の前後におけるデータ不整合の正確な検出が可能になった。
• 信頼できるサーバー層の復元アクセスポイントを維持することで、システムは信頼性の高いデータ回復をサポートした。
• 未信頼なクラウドプロバイダーへの依存を最小限に抑えることで、データセキュリティとクラウドストレージへの信頼性が向上した。
• 動的ストレージ操作中のデータ破損や不正な変更のリスクが低減された。
• 従来の方法に比べ、データ整合性の維持において、より高い効率性と信頼性を示した。