Construção de aplicações seguras orientadas a eventos considerando aspectos de confidencialidade e integridade.

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: SILVA, Leandro José Ventura.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Arquitetura de software; Software architecture; Arquitectura de software; Nuvem - arquitetura segura; Nube - arquitectura segura; Cloud - secure architecture; Conceitos de segurança; Security concepts; Conceptos de seguridad; Decisões arquiteturais; Decisiones arquitectónicas; Architectural decisions; Arquitetura de Sistemas de Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/12714

O mundo encontra-se atualmente na era do Big Data. O número previsto de dispositivos conectados na Internet na próxima década e de centenas de bilhões. Esses dispositivos vão de aviões, carros, computadores, celulares a at´e mesmo pequenos sensores de batimentos cardíacos. Processar esses volumes de dados exige grandes poderes computacionais. Ademais, o processamento seguro de dados deixou de ser um requisito desejável e passou a ser necessário, aumentando o custo computacional. Com isso, é proposto um modelo de arquitetura de software com foco no aumento da segurança dos dados processados, em termos de confiabilidade e integridade. Esse modelo é uma especialização do padrão publish-subscribe com entidades adicionais para controle de acesso, checagem da integridade de aplicações e dados e para gerenciamento seguro de chaves de criptografia. O modelo proposto foi utilizado para o desenvolvimento de duas aplicações. A primeira aplicação é na área de redes elétricas inteligentes (smart grids), especificamente na coleta de informações de consumo de residências com o uso de medidores inteligentes. A segunda aplicação consiste na captura de dados de dispositivos móveis para uso em publicidade segmentada. Em ambos os casos, houve coleta de informações que permitem modelar perfis de comportamento dos usuários. As principais contribuições do modelo são as garantias de segurança dos dados, ao mesmo tempo em que é escalável, facilmente replicável em diversos provedores, sejam eles de nuvem ou não, e possui baixo acoplamento.