클라우드 컴퓨팅은 IT 관련된 기능들이 서비스 형태로 제공되는 컴퓨팅 스타일이다. 사용자들은 전문 지식이 없거나 제어할 줄 몰라도 인터넷으로부터 서비스를 이용할 수 있다. 정보가 인터넷 상의 서버에 영구적으로 저장되고 데스크탑 컴퓨터, 노트북, 휴대용 기기 등과 같은 클라이언트에는 일시적으로 보관된다. 이러한 클라우드 컴퓨팅에서 소프트웨어와 데이터는 서버에 저장된다. 클라우드 컴퓨팅은 웹 2.0, SaaS(software as a service)와 같이 최근 잘 알려진 기술 경향들과 연관성을 가지는 일반화된 개념이다. 이들 개념들의 공통점은 사용자들의 컴퓨팅 요구를 만족시키기 위해 인터넷을 이용한다는 사실이다. 이는 단순히 서버 등의 자원을 제공해 주면서 사용자가 디바이스에 제약없이 데이터에 접근할 수 있도록 해준다. 개인적인 용도의 파일을 저장하고 이를 여러 디바이스에서 공유하는 클라우드 서비스가 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 Dropbox와 OAuth, PACloud를 통해 이와 같은 서비스를 구현할 수 있다. 또한 스레드 폴링을 이용하여 서버에 들어오는 여러 태스크들을 적절하게 처리할 수 있는 구현 기술을 제시하였다. 아울러 구현 기술을 설명하기 위해 소프트웨어 공학적인 여러 다이어그램을 제시하였다.
전 세계적으로 COVID-19의 초유 사태로 온라인 교육은 언택트 시대의 필수 요소로 자리 잡았고 4차 산업혁명시대에 맞는 다양한 콘텐츠와 시스템 변화에 대한 중요성도 증가되고 있는 실정이다. 대학에서도 ICT 기술의 접목과 새로운 시스템 설계, 구현을 위해 노력하는 상황이지만 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 관련 인식과 분위기는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 업무 특성과 규모를 구분하여 "국내 사이버대학교 클라우드 컴퓨팀 시스템 구축"성공 요인의 중요도 분석을 조직 및 개인의 차원을 고려하여 중요도 우선순위를 도출하여 분석하고자한다. 클라우드 컴퓨팅에 관련 지식이 있는 전문가 설문을 통해 선행연구와 모형들 중에서 14개의 중요 요인을 도출하였다. AHP를 이용하여 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공 요인들에 대하여 어떠한 차이를 보이는지 분석하였다. 본 연구에서 제시된 성공 요인은 고등교육 기관뿐만 아니라 공공 정보시스템의 민간 클라우드 컴퓨팅 시스템 구축 성공을 위한 요인 도출에 목적을 두고 체계적인 전략 수립의 기반 자료로 활용되기를 기대한다.
모바일 클라우드 컴퓨팅 시스템은 일반적으로 데이터 보호와 상호 인증을 위하여 공개키 암호화 기법을 사용하고 있는데 최근 전통적인 공개키 암호화 기술의 변형인 ID-기반 암호화(IBC)가 주목받고 있다. IBC의 증명서-무통제 접근은 클라우드 환경의 동적인 성격에 더 적합하지만, 모바일 장치에 대하여 처리 오버헤드를 최소화하는 보안 프레임워크가 필요하다. 본 논문에서는 모바일 클라우드 컴퓨팅에서의 계층적 ID-기반 암호화(HIBE)의 사용을 제안한다. HIBE는 사용자 인증과 개인키 생성 등의 권한을 위임하여 최상위 공개키 생성기의 업무량을 감소시킬 수 있으므로 모바일 네트워크에 적합하다. 모바일 클라우드 시스템에서 ID-기반 인증과 ID-기반 신분확인 기법을 제안하고, 또한 안전한 데이터처리를 위한 ID-기반 인증 스킴에 대하여 기술하였다. 제안된 스킴은 단방향 해쉬 함수와 XOR 연산으로 설계하여 모바일 사용자를 위한 저 계산 비용을 갖는다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4345-4363
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2021
Deep Learning as a Service (DLaaS), utilizing the cloud-based deep neural network models to provide customer prediction services, has been widely deployed on mobile cloud computing (MCC). Such services raise privacy concerns since customers need to send private data to untrusted service providers. In this paper, we devote ourselves to building an efficient protocol to classify users' images using the convolutional neural network (CNN) model trained and held by the server, while keeping both parties' data secure. Most previous solutions commonly employ homomorphic encryption schemes based on Ring Learning with Errors (RLWE) hardness or two-party secure computation protocols to achieve it. However, they have limitations on large communication overheads and costs in MCC. To address this issue, we present LeHE4SCNN, a scalable privacy-preserving and communication-efficient framework for CNN-based DLaaS. Firstly, we design a novel low-expansion rate homomorphic encryption scheme with packing and unpacking methods (LeHE). It supports fast homomorphic operations such as vector-matrix multiplication and addition. Then we propose a secure prediction framework for CNN. It employs the LeHE scheme to compute linear layers while exploiting the data shuffling technique to perform non-linear operations. Finally, we implement and evaluate LeHE4SCNN with various CNN models on a real-world dataset. Experimental results demonstrate the effectiveness and superiority of the LeHE4SCNN framework in terms of response time, usage cost, and communication overhead compared to the state-of-the-art methods in the mobile cloud computing environment.
Cloud computer technology currently provides diverse services based on a comprehensive environment ranging from hardware to solution, network and service. While the target of services has been extended from institutions and corporations to personal infrastructure and issues were made about security problems involved with protection of private information, measures on additional security demands for such service characteristics are insufficient. This paper proposes a multi-session authentication technique based on the characteristics of SaaS (Software as a Service) among cloud services. With no reliable authentication authority, the proposed technique reinforced communication sessions by performing key agreement protocol safe against key exposure and multi-channel session authentication, providing high efficiency of performance through key renewal using optimzied key table. Each formed sessions have resistance against deprivation of individual confirmation and service authority. Suggested confirmation technique that uses these features is expected to provide safe computing service in clouding environment.
Kim, Huioon;Kim, Hyounggyu;Chun, Kyungwon;Chung, Youngjoo
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권1호
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pp.18-38
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2017
Infrastructure-as-a-Service (IaaS) clouds provide infrastructure as a pool of virtual resources, and the public IaaS clouds, e.g. Amazon Web Service (AWS) and private IaaS cloud toolkits, e.g. OpenStack, CloudStack, etc. provide their own application programming interfaces (APIs) for managing the cloud resources they offer. The heterogeneity of the APIs, however, makes it difficult to access and use the multiple cloud services concurrently and collectively. In this paper, we explore previous efforts to solve this problem and present our own implementation of an integrated cloud API, which can make it possible to access and use multiple clouds collectively in a uniform way. The implemented API provides a RESTful access and hides underlying cloud infrastructures from users or applications. We show the implementation details of the integrated API and performance evaluation of it comparing the proprietary APIs based on our cloud testbed. From the evaluation results, we could conclude that the overhead imposed by our interface is negligibly small and can be successfully used for multi-cloud access.
Purpose The purpose of this study is to investigate the development process and the effectiveness of the EISS (epidemiological investigation support system), which prevents the spread of infectious diseases like a novel corona virus disease, COVID-19. Design/methodology/approach This study identified the existing epidemiological support system for MERS through prior research and studied the case of the development of a newly developed epidemiological support system based on cloud computing infrastructure for COVID-19 through inter-ministerial collaboration in 2020. Findings The outbreak of COVID-19 drove the Korean Government began the development of the EISS with private companies. This system played a significant role in flattening the spread of infection during several waves in which the number of confirmed cases increased rapidly in Korea, However, we need to be careful in handling confirmed patients' private data affecting their privacy.
Guangwei Xu;Chen Wang;Shan Li;Xiujin Shi;Xin Luo;Yanglan Gan
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.998-1019
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2024
Mobile cloud computing is a very attractive service paradigm that outsources users' data computing and storage from mobile devices to cloud data centers. To protect data privacy, users often encrypt their data to ensure data sharing securely before data outsourcing. However, the bilinear and power operations involved in the encryption and decryption computation make it impossible for mobile devices with weak computational power and network transmission capability to correctly obtain decryption results. To this end, this paper proposes an outsourcing decryption algorithm of verifiable transformed ciphertext. First, the algorithm uses the key blinding technique to divide the user's private key into two parts, i.e., the authorization key and the decryption secret key. Then, the cloud data center performs the outsourcing decryption operation of the encrypted data to achieve partial decryption of the encrypted data after obtaining the authorization key and the user's outsourced decryption request. The verifiable random function is used to prevent the semi-trusted cloud data center from not performing the outsourcing decryption operation as required so that the verifiability of the outsourcing decryption is satisfied. Finally, the algorithm uses the authorization period to control the final decryption of the authorized user. Theoretical and experimental analyses show that the proposed algorithm reduces the computational overhead of ciphertext decryption while ensuring the verifiability of outsourcing decryption.
Amin, Muhammad Bilal;Khan, Wajahat Ali;Lee, Sung-Young;Lee, Young-Koo
한국정보과학회:학술대회논문집
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한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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pp.112-115
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2011
Healthcare is one of the biggest industries that consume IT Infrastructure as a necessity. A reliable reach to secure private information is the essential goal. Most of the healthcare organizations either have their own custom solutions developed or third part CRM software tailored to their needs. This culture satisfies the usability internal to the organization but lacks the ability to provide public access to the users or even to take a step ahead and collaborate with like minded institutes for research and potential growth. Emergence of cloud computing has provided us the opportunity to take a step ahead and build applications available to users on a secure platform, with ability to scale the resources depending on the requirements. The effective use of hybrid and community cloud can create rock solid foundations for healthcare IT Infrastructure. These cloud deployment models not only caters the present needs of healthcare IT Infrastructure but also opens the possibilities to build applications and provide secure and reliable access beyond the limits of organizational boundaries.
최근 들어, 수많은 기업들은 IT 분야에서의 비용절감을 위하여 클라우드 솔루션을 채택해 오고 있다. 한편 디지털 흔적이 추후 법정에서 온전한 디지털 증거로 인정받기 위해서는 증거능력이 있어야 하는데, 그 중에서도 무결성은 증거능력을 갖추기 위한 여러 요건 중 하나이다. 이와 같은 맥락에서, 본 논문에서는 대표적인 사설 클라우드 솔루션(Citrix, VMware, MS Hyper-V)으로부터 수집된 VM 데이터를 대상으로 무결성 검증실험을 수행 하였으며, 그 결과로서 사설 클라우드 컴퓨팅 환경에서 수집된 VM 데이터에 대한 무결성 검증방법을 제안하고자 한다. 또한, 전 세계적으로 널리 사용되는 Guidance사의 EnCase 도구가 대표적인 가상 디스크 파일인 VHD (Virtual Hard Disk) 파일을 제대로 마운트 하지 못하는 오류가 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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