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J-GLOBAL ID：202002238541883101   整理番号：20A2083066

信頼実行環境によるビッグデータ駆動セキュアIoT解析【JST・京大機械翻訳】

Big Data Driven Secure IoT Analytics with Trusted Execution Environments

著者 (2件)： Islam Md Shihabul (The University of Texas at Dallas,Department of Computer Science,Richardson,Texas,75080) ,  Khan Latifur (The University of Texas at Dallas,Department of Computer Science,Richardson,Texas,75080)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： AECT  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 日常生活におけるIoTデバイスの成長の採用は,大量のストリーミングデータを取り扱うために,分散データ処理システムと同様に,高感度データを安全に保存または分析するための安全なシステムの必要性を提起した。データおよびプロセスに敏感なデータを貯蔵するために使用されるクラウドサービスは,しばしば外部脅威に脆弱である。さらに,膨大なストリーミングデータを迅速に解析するために,それらは高速で効率的なシステムを必要とする。本論文では,IoTデータの機密性と完全性を維持するためのフレームワークを提案し,それは最重要であり,大規模データアナティックスを管理する。著者らは,Intel SGXのようなTrusted Excution Environment(TEE)とエンドツーエンドデータ暗号化機構を利用して,データプライバシーを保存するためのフレームワークを設計した。さらに,多くのIoTデバイスから高速実時間ストリーミングデータ処理のためにApache Sparkを利用した。多重IoTデバイスを含むSGXにおける簡単な意思決定と,Sparkを用いたIoTデバイスからのストリーミングデータにおける実時間異常検出を行うことにより,フレームワークを評価した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *意思決定 ,  多重化 ,  暗号 ,  完全性 ,  高感度
準シソーラス用語： 脆弱性 ,  異常検出 ,  Apacheモジュール ,  実行環境 ,  *モノのインターネット ,  *ビッグデータ ,  クラウドサービス ,  ストリーミングデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： 信頼 ,  実行環境 ,  データ駆動 ,  IoT ,  解析