[論文レビュー] Trust Management Model for Cloud Computing Environment

Somesh Kumar Prajapati, Suvamoy Changder+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 19, 2013

Cloud Data Security Solutions参考文献 10被引用数 14

ひとこと要約

本論文は、クラウドコンピューティング環境におけるソフトウェアとしてのサービス（SaaS）のための形式的信頼管理モデルを提案する。このモデルは、直接的信頼、推薦信頼、評判を統合した複合的信頼評価メカニズムを用い、信頼値を減衰関数、相互作用回数、評判要因、満足度水準を用いて計算することで、多様なクラウドサービスエコシステムにおける動的かつ不確実性を考慮した信頼評価を可能にする。

ABSTRACT

Software as a service or (SaaS) is a new software development and deployment paradigm over the cloud and offers Information Technology services dynamically as "on-demand" basis over the internet. Trust is one of the fundamental security concepts on storing and delivering such services. In general, trust factors are integrated into such existent security frameworks in order to add a security level to entities collaborations through the trust relationship. However, deploying trust factor in the secured cloud environment are more complex engineering task due to the existence of heterogeneous types of service providers and consumers. In this paper, a formal trust management model has been introduced to manage the trust and its properties for SaaS in cloud computing environment. The model is capable to represent the direct trust, recommended trust, reputation etc. formally. For the analysis of the trust properties in the cloud environment, the proposed approach estimates the trust value and uncertainty of each peer by computing decay function, number of positive interactions, reputation factor and satisfaction level for the collected information.

研究の動機と目的

• 信頼性や行動が大きく異なるサービスプロバイダーと消費者が存在する多様なクラウドサービス環境において、信頼を確立する課題に対処すること。
• 既存のセキュリティフレームワークがクラウドベースのSaaS展開における信頼のダイナミクスを不十分にモデル化しているという制限を克服すること。
• 直接的信頼、推薦信頼、評判といった信頼特性を形式的に表現し、クラウドエージェント間の安全な協働を支援すること。
• リアルタイムの相互作用データと信頼計算における不確実性推定を組み込むことで、動的かつ適応的な信頼評価を可能にすること。
• オンデマンドのクラウドサービスプロビジョニングにおける意思決定を支援するスケーラブルで分析可能な信頼管理フレームワークを提供すること。

提案手法

• 直接的信頼、推薦信頼、評判を統合した構造的数学的モデルを用いて、信頼を複合的指標として形式化する。
• 古くなった相互作用の影響を低減するために減衰関数を適用し、信頼値が最近の行動を反映するようにする。
• 肯定的相互作用の回数とユーザーのフィードバックから導かれる満足度水準に基づいて信頼スコアを計算する。
• 同僚の評価からの評判要因を統合することで、新規または検証のないサービスプロバイダーの信頼推定を強化する。
• 統計的推定技術を用いて信頼値の不確実性をモデル化し、計算された信頼スコアに対する信頼度を反映する。
• 直接的信頼、推薦信頼、評判ベースの信頼を統合する多要因集約アプローチを用い、各ピアごとの統一された信頼値を生成する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 多様なサービスプロバイダーと消費者が存在する多様なクラウドコンピューティング環境において、信頼を形式的にモデル化する方法は何か？
• RQ2 SaaSベースのクラウドサービスにおける信頼評価の正確性と信頼性に意味的に寄与する要因は何か？
• RQ3 信頼値の不確実性をどのように定量化し、信頼計算に組み込むことで意思決定を改善できるか？
• RQ4 進化する相互作用履歴に基づいて信頼スコアを動的かつ適応的に更新するためのメカニズムは何か？
• RQ5 減衰関数と評判集約は、大規模なクラウド環境における信頼評価のロバスト性をどのように向上させるか？

主な発見

• 提案されたモデルは、直接的信頼、推薦信頼、評判ベースの信頼要因を統合した複合的指標としての信頼を成功裏に形式化した。
• 減衰関数の使用により、古くなった相互作用の影響が効果的に低減され、信頼スコアの時間的関連性が向上した。
• 相互作用頻度とユーザー満足度水準の両方を組み込むことで、信頼推定の精度が向上した。
• 信頼値における不確実性の定量化により、新規導入または使用頻度が低いサービスにおいても意思決定の信頼性が向上した。
• 同僚の評判要因の統合により、直接的相互作用履歴が限られたエージェントの信頼評価が著しく改善された。
• モデルは動的信頼評価をサポートしており、オンデマンドのSaaS環境における変化するサービス行動にリアルタイムで適応可能である。