Escalonamento de workflow com anotações de tarefas sensitivas para otimização de segurança e custo em nuvens

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Shishido, Henrique Yoshikazu
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-01042019-133901/
Resumo: A evolução dos computadores tem possibilitado a realização de experimentos in-silico, incluindo aplicações baseadas no modelo de workflow. A execução de workflows é uma atividade que pode ser computacional dispendiosa, onde grades e nuvens são adotadas para a sua execução. Inserido nesse contexto, os algoritmos de escalonamento de workflow permitem atender diferentes critérios de execução como o tempo e o custo monetário. Contudo, a segurança é um critério que tem recebido atenção, pois diversas organizações hesitam em implantar suas aplicações em nuvens devido às ameaças presentes em um ambiente aberto e promíscuo como a Internet. Os algoritmos de escalonamento direcionados à segurança consideram dois cenários: (a) nuvens híbridas: mantêm os tarefas que manipulam dados sensitivos/confidenciais na nuvem privada e exporta as demais tarefas para nuvens públicas para satisfazer alguma restrição (ex.: tempo), e; (b) nuvens públicas: considera o uso de serviços de segurança disponíveis em instâncias de máquinas virtuais para proteger tarefas que lidam com dados sensitivos/confidenciais. No entanto, os algoritmos de escalonamento que consideram o uso de serviços de segurança selecionam as tarefas de forma aleatória sem considerar a semântica dos dados. Esse tipo de abordagem pode acabar atribuindo proteção a tarefas não-sensitivas e desperdiçando tempo e recursos, e deixando dados sensitivos sem a proteção necessária. Frente a essas limitações, propõe-se nesta tese duas abordagens de escalonamento de workflow: o Workflow Scheduling - Task Selection Policies (WS-TSP) e a Sensitive Annotation for Security Tasks (SAST). O WS-TSP é uma abordagem de escalonamento que usa um conjunto de políticas para a proteção de tarefas. O SAST é outra abordagem que permite utilizar o conhecimento prévio do Desenvolvedor de Aplicação para identificar quais tarefas devem receber proteção. O WS-TSP e a SAST consideram a aplicação de serviços de segurança como autenticação, verificação de integridade e criptografia para proteger as tarefas sensitivas do workflow. A avaliação dessas abordagens foi realizada através de uma extensão do simulador WorkflowSim que incorpora a sobrecarga dos serviços de segurança no tempo, do custo e do risco de execução do workflow. As duas abordagens apresentaram menor risco de segurança do que as abordagens da literatura, sob um custo e makespan razoáveis.