Integrating encryption techniques for secure data storage in the cloud
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cloud computing has emerged as one of the most groundbreaking technologies to have redefined the bounds of conventional computing techniques. It has ushered in a paradigm shift and pushed the frontiers of how computing assets, inclusive of infrastructure resources, software, and applications can be used, adopted, and purchased. The economic benefits or rather the fundamental economic shift offered by cloud computing in reducing capital expenditure and converting it to operational expenditure has been a primary motivating factor for early adopters. However, despite its inherent advantages that include better access and control, there exist several reservations around cloud computing that have impeded its growth. The control, elasticity, and ease of use that cloud computing is associated with also engender many security issues. Security is considered to be the topmost hurdle out of the nine identified challenges of cloud computing as underlined by the study conducted by the International Data Corporation. It therefore follows that an exceedingly secure system is essential for the safeguarding of an organizational entity, its resources, and assets. In this article, it is our endeavor to offer insights into the implementation of a novel architecture that can deliver an enhanced degree of security for outsourcing information in a cloud computing environment while involving numerous independent cloud providers. The framework comprises of dual encryption and data fragmentation techniques that envision the secure distribution of information in a multicloud environment. The various concerns surrounding this area, specifically, the challenges of integrity, security, confidentiality, and authentication have been addressed. All simulations and scrutiny have been accomplished on an Oracle virtual machine Virtual‐Box and a Fog environment on an Ubuntu 16.04 platform. Extensive safety measures and performance analysis that take into account diverse parameters, especially execution time, integrity, throughput, entropy, transfer rate, and delay demonstrate that our projected proposal is vastly proficient and satisfies the security prerequisites of secure data sharing and can efficiently withstand security attacks.
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».