[논문 리뷰] Data Integrity and Dynamic Storage Way in Cloud Computing

Chinthaka Dinesh|arXiv (Cornell University)|2011. 11. 10.

Cloud Data Security Solutions참고 문헌 5인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 클라우드 컴퓨팅을 위한 혁신적인 데이터 무결성 및 동적 스토리지 기반 기술을 제안하여 업데이트 이전 및 이후에 데이터 일관성과 보안을 보장한다. 사용자 및 클라우드 수준에서 자동으로 데이터를 읽는 프로토콜을 도입하고, 다중 서버 비교 알고리즘을 결합하여 데이터 무결성을 효율적으로 검증하고, 업데이트 중에 신뢰할 수 있는 서버 수준의 검증을 통해 신뢰할 수 있는 데이터 복구를 가능하게 한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 클라우드 컴퓨팅 환경에서 데이터 업데이트 중 사용자 및 클라우드 서비스 제공자(CSP) 수준에서의 데이터 무결성 검증 부재 문제를 해결하기 위해.
• 클라우드 환경에서 데이터 삽입 또는 수정 이전 및 이후에 데이터 무결성과 보안을 보장하기 위해.
• 신뢰할 수 있는 서버 수준 액세스 포인트를 유지함으로써 향후 데이터 복구를 위한 신뢰할 수 있는 메커니즘을 개발하기 위해.
• 기존 방법의 한계를 극복하기 위해 동적이고 자동화된 데이터 읽기 프로토콜을 도입하기 위해.
• 다중 서버 간 체계적인 데이터 비교를 통해 클라우드 스토리지에 대한 신뢰를 향상시키기 위해.

제안 방법

• 사용자 및 클라우드 수준에서 작동하는 효과적인 자동 데이터 읽기 프로토콜 설계를 통해 데이터 무결성 검증을 수행하기 위해.
• 데이터 외주 이전에 전체 데이터 일관성을 계산하기 위해 다중 서버 데이터 비교 알고리즘을 구현하기 위해.
• 암호 기법을 사용하여 업데이트 중 데이터 위조 방지를 보장하고 무결성을 확보하기 위해.
• 실시간 무결성 검증을 가능하게 하기 위해 프로토콜을 클라우드 서비스 제공자와 통합하기 위해.
• 일致한 데이터 스냅샷을 사용하여 향후 데이터 복구를 위한 신뢰할 수 있는 서버 복원 액세스 포인트를 확립하기 위해.
• 불일치를 탐지하고 데이터 신뢰성을 보장하기 위해 다중 서버 간 비교 메커니즘을 적용하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 데이터 업데이트 이전 및 이후에 사용자 및 클라우드 서비스 제공자 수준에서 데이터 무결성을 효과적으로 어떻게 검증할 수 있는가?
• RQ2 클라우드 스토리지에서 동적 데이터 운영 중 데이터 일관성과 보안을 보장할 수 있는 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 다중 서버 비교 알고리즘이 데이터 무결성 향상과 안정적인 데이터 복구 지원에 어떻게 기여하는가?
• RQ4 자동 데이터 읽기 프로토콜은 클라우드 스토리지 데이터의 신뢰성과 정확성을 유지하는 데 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 제안된 기반 기술이 기존 방법에 비해 무결성 검증 및 복구 효율성 측면에서 어떻게 뛰어나게 되는가?

주요 결과

• 제안된 기반 기술은 자동 데이터 읽기 프로토콜을 통해 사용자 및 클라우드 수준에서 데이터 무결성을 성공적으로 검증한다.
• 다중 서버 비교 알고리즘이 업데이트 이전 및 이후에 데이터 불일치를 정확하게 탐지할 수 있도록 한다.
• 신뢰할 수 있는 서버 수준 복원 액세스 포인트를 유지함으로써 시스템이 안정적인 데이터 복구를 지원한다.
• 비신뢰할 수 있는 클라우드 제공자에 대한 의존도를 최소화함으로써 데이터 보안과 클라우드 스토리지에 대한 신뢰를 향상시킨다.
• 동적 스토리지 운영 중 데이터 손상 및 무단 수정의 위험을 감소시킨다.
• 기존 방법에 비해 데이터 무결성 유지를 위한 효율성과 신뢰성 측면에서 향상된 성능을 보여준다.