dc.creator | Gomes, Ricardo Bianchim | |
dc.date.accessioned | 2019-11-25T17:43:43Z | |
dc.date.available | 2019-11-25T17:43:43Z | |
dc.date.issued | 2018-02-26 | |
dc.identifier.uri | http://repositorio.ufsm.br/handle/1/19043 | |
dc.description.abstract | The market of cloud-based technologies has been greatly expanded in this current
decade. The propagation of this business and technology model has been providing
flexibility in services to its users, mainly in financial costs and computational needs.
At the same time, unsolved security breaches like Side Channel Attacks (SCA) imply
security threats for the ones that make use of these services. This way, several techniques
has been proposed for mitigating this risk, but few of them make use of virtual
machine instantiation analysis in Infrastructure as a Service. Even among those which
does, the adaptive analysis of instantiation behaviour still seem barely explored. This
way, this work presents the development of a security tool with possibility of integration
with IaaS controllers through a REST API. This methodology actuates analysing
virtual machine instantiation patterns with the objective of preventing the attack during
the elaboration of its prerequisite. In order to do that, support vector machines are
used to generate a predictor model. Tests using Google Cluster Trace dataset show
good quality of the generated model and the viability of detecting possible indications
of SCA. | eng |
dc.description.sponsorship | Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPES | por |
dc.language | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de Santa Maria | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject | Computação em nuvem | por |
dc.subject | Segurança | por |
dc.subject | Ataque side channel | por |
dc.subject | Cloud computing | eng |
dc.subject | Security | eng |
dc.subject | Side channel attack | eng |
dc.title | Cloud aid - auxílio à prevenção de ataques de canal lateral na nuvem | por |
dc.title.alternative | Cloud aid - help to the prevention of side-channel attacks in cloud | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.description.resumo | O mercado de tecnologias baseadas em cloud computing obteve grande expansão
no decorrer da década atual. Esta propagação tem ajudado a propiciar serviços
que melhor se ajustam às necessidades dos usuários, principalmente em termos de
capacidade computacional e custos financeiros. Ao mesmo tempo, questões de segurança
ainda não resolvidas, como ataques de side channel (ASC), culminam em
ameaça para a segurança daqueles que fazem uso destes serviços. Neste sentido, diferentes
técnicas tem sido propostas para a minização deste risco, sendo que poucas
exploram a análise de lançamentos de máquinas virtuais em ambientes de Infrastructure
as a Service (IaaS). Mesmo entre as que o fazem, a análise deste comportamento
de forma adaptativa se demonstra pouco explorada. Assim, este trabalho apresenta
o desenvolvimento de uma metodologia de segurança integrável a controladores de
ambientes IaaS através de uma API REST. A metodologia atua na análise de padrões
de lançamento de máquinas virtuais, no intuito e evitar o ataque durante a elaboração
de seu pré-requisito. Para tal, faz-se uso do método de máquinas de vetores de suporte
para a geração de uma modelo preditor. Testes baseados no conjunto de dados
Google Cluster Trace apontam uma boa qualidade do modelo gerado e a capacidade
de identificação de prováveis inícios de ASC. | por |
dc.contributor.advisor1 | Medina, Roseclea Duarte | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/6560346309368052 | por |
dc.contributor.referee1 | Nunes, Raul Ceretta | |
dc.contributor.referee1Lattes | http://lattes.cnpq.br/7947423722511295 | por |
dc.contributor.referee2 | Amaral, Érico Marcelo Hoff do | |
dc.contributor.referee2Lattes | http://lattes.cnpq.br/2530535838251633 | por |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/4550753141097498 | por |
dc.publisher.country | Brasil | por |
dc.publisher.department | Ciência da Computação | por |
dc.publisher.initials | UFSM | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação | por |
dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.publisher.unidade | Centro de Tecnologia | por |