Providing a data location assurance service for cloud storage environments
Notice bibliographique
Résumé
In the cloud storage environment, the geographic location of the data has profound impacts on its privacy and security; it is due to the fact that the data stored on the cloud will be subject to the laws and regulations of the country where it is physically stored. This is one of the main reasons why companies that deal with sensitive data (e.g., health related data) cannot adopt cloud storage solutions. In order to ensure the rapid growth of cloud computing, we need a data location assurance solution which not only works for existing cloud storage environments but also influences those companies to adopt cloud storage solutions. In this paper, we present a Data Location Assurance Service (DLAS) solution for the well-known, honest-but-curious server model of the cloud storage environment; the proposed DLAS solution facilitates cloud users not only to give preferences regarding their data location but also to receive verifiable assurance about their data location from the Cloud Storage Provider (CSP). This paper also includes a detailed security and performance analysis of the proposed DLAS solution. Unlike other solutions, the DLAS solution allows a user to give a negative location preference regarding his/her data and works for CSPs (e.g., Windows Azure) that practice geo-replication of data (to ensure availability of data in case of natural disasters). Our proposed DLAS solution is based on cryptographic primitives such as zero knowledge sets protocol and ciphertext-policy attribute based encryption. According to the best of our knowledge, we are the first to propose a nongeolocation based solution of this kind.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».