云中保持低开销和容错的主动线程化溯源认知算法
分布式、并行与集群计算
2014-09-22 v1
摘要
溯源是关于数据和过程起源信息的衍生历史。对于像云这样的高度动态系统，必须有效检测溯源信息，以便在数字取证调查期间用作确保问责制的证据。本文提出了主动线程化溯源认知算法，确保在云的活动层中有效且高速地检测溯源信息。这些算法还支持将溯源信息封装在特定目标上。对所提算法的性能评估显示，平均延迟为8.198秒，低于预定义的10秒基准。延迟的标准差和累积频率分别为1.434和45.1%。
引用
@article{arxiv.1409.5552,
title = {Active-Threaded Algorithms for Provenance Cognition in the Cloud preserving Low Overhead and Fault Tolerance},
author = {Asif Imran and Emon Kumar Dey and Kazi Sakib},
journal= {arXiv preprint arXiv:1409.5552},
year = {2014}
}