• 제목/요약/키워드: Multi-Tenancy

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High-revenue Online Provisioning for Virtual Clusters in Multi-tenant Cloud Data Center Network

  • Lu, Shuaibing;Fang, Zhiyi;Wu, Jie
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제13권3호
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    • pp.1164-1183
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    • 2019
  • The rapid development of cloud computing and high requirements of operators requires strong support from the underlying Data Center Networks. Therefore, the effectiveness of using resources in the data center networks becomes a point of concern for operators and material for research. In this paper, we discuss the online virtual-cluster provision problem for multiple tenants with an aim to decide when and where the virtual cluster should be placed in a data center network. Our objective is maximizing the total revenue for the data center networks under the constraints. In order to solve this problem, this paper divides it into two parts: online multi-tenancy scheduling and virtual cluster placement. The first part aims to determine the scheduling orders for the multiple tenants, and the second part aims to determine the locations of virtual machines. We first approach the problem by using the variational inequality model and discuss the existence of the optimal solution. After that, we prove that provisioning virtual clusters for a multi-tenant data center network that maximizes revenue is NP-hard. Due to the complexity of this problem, an efficient heuristic algorithm OMS (Online Multi-tenancy Scheduling) is proposed to solve the online multi-tenancy scheduling problem. We further explore the virtual cluster placement problem based on the OMS and propose a novel algorithm during the virtual machine placement. We evaluate our algorithms through a series of simulations, and the simulations results demonstrate that OMS can significantly increase the efficiency and total revenue for the data centers.

멀티테넌시 환경에서 안전한 웹 사이트 개발을 위한 데이터격리 방법 분석 (Analysis of Data Isolation Methods for Secure Web Site Development in a Multi-Tenancy Environment)

  • 김점구
    • 융합보안논문지
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    • 제24권1호
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    • pp.35-42
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    • 2024
  • 멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.

멀티테넌시 기반 웹 사이트의 OWASP TOP 10 보안취약성 검증 방법 (Verification Methods of OWASP TOP 10 Security Vulnerability under Multi-Tenancy Web Site's Environments)

  • 이도현;이종욱;김점구
    • 융합보안논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.43-51
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    • 2016
  • 요즘 웹 애플리케이션의 보안 취약점을 이용한 해킹과 수 많은 사이트에서 개인정보의 노출로 인한 웹 사이트의 보안 문제가 날로 증가하고 있다. 그리고 이로 인한 피해가 날로 높아지고 있어 그에 대한 대책으로 안전한 웹 사이트 제작방법이 절실히 요구되고 있는 상황이다. 이에 본 논문은 웹 사이트의 제작 시에 오픈소스 웹 애플리케이션 보안 프로젝트를 고려한 OWASP TOP 10 취약점 확인방법을 제안하였고, 제안 방법을 적용하여 보안취약점을 검증하는 방법 및 취약점 개선 후 성능에 대해 분석하였다.

대용량 분산처리 플랫폼 공유 모델 연구 (Shared Distributed Big-Data Processing Platform Model: a Study)

  • 정환진;강태호;김규석;신영호;정진규
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권11호
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    • pp.601-613
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    • 2016
  • 최근 다양한 분야에서 빅데이터 분석의 수요가 증가하고 있다. 효과적인 빅데이터 분석을 위해 분산처리시스템을 이용하지만 시스템 구축에는 상당한 금전적, 시간적 비용이 소모된다. 따라서 시스템 구축비용절감을 위한 방안이 필요하며 빅데이터 분석 플랫폼 서비스를 제공하여 사용자의 시스템 구축비용을 절약할 수 있다. 멀티테넌시는 다수의 사용자가 하나의 서비스를 공유하는 환경을 말하며 싱글테넌트 환경에 비해 시스템 자원 이용률을 향상시킬 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 대용량 분산처리 플랫폼 모델 두 가지를 제시하며 멀티테넌시를 지원하기 위한 방안에 대해 설명한다. 첫 번째 모델은 다수의 사용자가 단일 하둡 플랫폼을 공유하는 모델로 하둡의 멀티테넌시 지원을 활용하며, 다른 모델은 가상화 클라우드 컴퓨팅 환경을 활용하여 개별 가상 하둡 클러스터를 제공하는 모델이다. 제시한 두 모델의 프로토타입을 구축하였으며 두 모델의 성능 비교와 하둡 플랫폼의 멀티테넌시 검증을 하였다.

클라우드 컴퓨팅 정보보호 프레임워크에 관한 연구 (A Research on the Cloud Computing Security Framework)

  • 김정덕;이성일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1277-1286
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    • 2013
  • 탄력성(elasticity), 빠른 적용과 릴리즈, 광대역 네트워크 접속, 다중 접속(multi-tenancy), 활용에 제한이 없는(ubiquity) 유연성 등 클라우드 컴퓨팅의 고유한 속성들은 클라우드를 선택한 기업과 기관에게 획기적인 효율성을 제공하지만 원천적으로 내재된 보안 위협을 제거해야 하는 대책수립이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 전략적 연계 모델을 참조하여 클라우드 컴퓨팅 정보보호 프레임워크를 제시하였다. 클라우드 컴퓨팅 정보보호 프레임워크는 클라우드 위협, 보안통제 활동, 클라우드 이해관계자를 중심 축으로 합목적성, 책임성, 투명한 책임소재의 벽면으로 구성된다. 중심 축은 클라우드 환경에서 정보보호 활동을 수행하는 주요 목적인 위협 최소화목표와 이해관계자를 지정하고 그들이 해야 할 정보보호 활동을 정의하고 있다. 또한, 3개 벽면은 클라우드 환경에서 정보보호 활동을 수행하기 위한 원칙이며 중심 축 간의 접점에서 7개 서비스 패키지 도출을 위한 방향을 제공한다.

An Attack-based Filtering Scheme for Slow Rate Denial-of-Service Attack Detection in Cloud Environment

  • Gutierrez, Janitza Nicole Punto;Lee, Kilhung
    • Journal of Multimedia Information System
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    • 제7권2호
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    • pp.125-136
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    • 2020
  • Nowadays, cloud computing is becoming more popular among companies. However, the characteristics of cloud computing such as a virtualized environment, constantly changing, possible to modify easily and multi-tenancy with a distributed nature, it is difficult to perform attack detection with traditional tools. This work proposes a solution which aims to collect traffic packets data by using Flume and filter them with Spark Streaming so it is possible to only consider suspicious data related to HTTP Slow Rate Denial-of-Service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for analysis with the FP-Growth algorithm. With the proposed system, we also aim to address the difficulties in attack detection in cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and enabling an almost real-time attack detection.

High Rate Denial-of-Service Attack Detection System for Cloud Environment Using Flume and Spark

  • Gutierrez, Janitza Punto;Lee, Kilhung
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제17권4호
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    • pp.675-689
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    • 2021
  • Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.

A Novel Methodology for Auditing the Threats in Cloud Computing - A Perspective based on Cloud Storage

  • Nasreen Sultana Quadri;Kusum Yadav;Yogesh Kumar Sharma
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권2호
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    • pp.124-128
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    • 2024
  • Cloud computing is a technology for delivering information in which resources are retrieved from the internet through a web-based tools and applications, rather than a direct connection with the server. It is a new emerging computing based technology in which any individual or organization can remotely store or access the information. The structure of cloud computing allows to store and access various information as long as an electronic device has access to the web. Even though various merits are provided by the cloud from the cloud provides to cloud users, it suffers from various flaws in security. Due to these flaws, data integrity and confidentiality has become a challenging task for both the storage and retrieval process. This paper proposes a novel approach for data protection by an improved auditing based methodology in cloud computing especially in the process of cloud storage. The proposed methodology is proved to be more efficient in auditing the threats while storing data in the cloud computing architecture.

멜트다운 취약점을 이용한 인공신경망 추출공격 (Extracting Neural Networks via Meltdown)

  • 정호용;류도현;허준범
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권6호
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    • pp.1031-1041
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    • 2020
  • 클라우드 컴퓨팅 환경에서 기계학습 서비스를 제공하는 Machine-Learning-as-a-Service(MLaaS) 등이 활발히 개발됨에 따라 보다 다양한 분야에서 인공지능 기술을 손쉽고 효과적인 방법으로 활용할 수 있게 되었다. 클라우드 환경에서는 가상화 기술을 통해 각 사용자에게 논리적으로 독립된 컴퓨팅 공간을 제공하는데, 최근 시스템의 취약점을 이용해 클라우드 테넌트(tenant) 사이에 다양한 부채널이 존재할 수 있다는 연구 결과가 발표되고 있다. 본 논문에서는 이러한 멀티-테넌시(multi-tenancy) 환경에서 멜트다운 취약점을 이용하여 딥러닝 모델의 내부 정보를 추출할 수 있는 현실적인 공격 시나리오를 제시한다. 이후 TensorFlow 딥러닝 서비스에 대한 실험을 통해 92.875%의 정확도와 1.325kB/s의 속도로 인공신경망의 모든 정보를 추출할 수 있음을 보인다.

Cloud Security and Privacy: SAAS, PAAS, and IAAS

  • Bokhari Nabil;Jose Javier Martinez Herraiz
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제24권3호
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    • pp.23-28
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    • 2024
  • The multi-tenancy and high scalability of the cloud have inspired businesses and organizations across various sectors to adopt and deploy cloud computing. Cloud computing provides cost-effective, reliable, and convenient access to pooled resources, including storage, servers, and networking. Cloud service models, SaaS, PaaS, and IaaS, enable organizations, developers, and end users to access resources, develop and deploy applications, and provide access to pooled computing infrastructure. Despite the benefits, cloud service models are vulnerable to multiple security and privacy attacks and threats. The SaaS layer is on top of the PaaS, and the IaaS is the bottom layer of the model. The software is hosted by a platform offered as a service through an infrastructure provided by a cloud computing provider. The Hypertext Transfer Protocol (HTTP) delivers cloud-based apps through a web browser. The stateless nature of HTTP facilitates session hijacking and related attacks. The Open Web Applications Security Project identifies web apps' most critical security risks as SQL injections, cross-site scripting, sensitive data leakage, lack of functional access control, and broken authentication. The systematic literature review reveals that data security, application-level security, and authentication are the primary security threats in the SaaS model. The recommended solutions to enhance security in SaaS include Elliptic-curve cryptography and Identity-based encryption. Integration and security challenges in PaaS and IaaS can be effectively addressed using well-defined APIs, implementing Service Level Agreements (SLAs), and standard syntax for cloud provisioning.