Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2015. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:40:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1 339456.pdf: 2374262 bytes, checksum: 6d136ec11e0672425a8b7151e7f197a9 (MD5) Previous issue date: 2015 / A computação em nuvem oferece benefícios em termos de disponibilidade e custo, porém afasta a gerência de segurança da informação do cliente da nuvem, transferindo-a para o provedor de serviços em nuvem. Com isto, o cliente perde o controle sobre a segurança de suas informações e serviços. Este fator tem desmotivado a migração para a computação em nuvem entre muitos clientes em potencial. Os esforços atualmente empreendidos para segurança da informação em nuvem são em sua maioria gerenciados pelo próprio provedor de serviços em nuvem, deixando o cliente novamente à margem da gerência de segurança de suas próprias informações e serviços. A análise de risco é uma importante ferramenta de gerenciamento de segurança da informação, que permite identificar as principais vulnerabilidades, ameaças e impactos em um ambiente de tecnologia da informação. Esta tese de doutorado apresenta um modelo de análise de risco para ambientes de computação em nuvem, no qual o provedor dos serviços de nuvem não seja o único responsável por todas as etapas da análise de risco. No modelo proposto o cliente da nuvem poderá realizar análises de risco em seu provedor de nuvem de modo abrangente, aderente e independente. O modelo proposto estabelece responsabilidades compartilhadas entre três entidades: Cliente, Provedor e Laboratório de Segurança, além de propor uma linguagem para representação do risco e um modelo para correlação entre os elementos integrantes da análise de risco (ameaças, vulnerabilidades e ativos de informação). A inclusão do agente demoninado de Laboratório de Segurança oferece mais credibilidade à análise de risco, tornando os resultados mais consistentes para o cliente da nuvem. Para realização de experimentos simulados foi desenvolvido um protótipo do modelo de análise de risco proposto, validando as características de abrangência, aderência e independência desejadas na análise de risco em nuvem.<br> / Abstract : Cloud computing offers benefits in terms of availability and cost, but away from the security management of the cloud customer information, transferring it to the cloud service provider. With this, the client loses control over the security of their information and services. This factor has discouraged migration to cloud computing among many potential customers. Efforts currently undertaken to cloud information security are mostly managed by own cloud services provider, leaving the client again on the margins of safety management of their own information and services. Risk analysis is an important information security management tool that enables you to identify the main vulnerabilities, threats and impacts in an information technology environment. This doctoral thesis presents a risk analysis model for cloud computing environments in which the provider of cloud services is not solely responsible for all risk analysis stages. In the model proposed the cloud customer can perform risk analysis on your cloud provider in a comprehensive way, bonded and independent. The proposed model establishes shared responsibilities among three entities: Customer, Provider and Security Laboratory, in addition to proposing a language for risk representation and a model to correlate the risk analysis integral elements (threats, vulnerabilities and information assets). The inclusion of the Security Laboratory agent provides more credibility to the risk analysis, making the most consistent results for the cloud customer. To perform simulated experiments it developed a prototype of the proposed risk analysis model, validating the completeness of features, grip and independence desired in cloud risk analysis.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2016. / Made available in DSpace on 2016-05-24T17:56:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 339451.pdf: 2281831 bytes, checksum: 129da9c13a181f4ca28c9822b6e994ca (MD5) Previous issue date: 2016 / Diversas aplicações atualmente produzem e manipulam um grande volume de dados, denominados Big Data. Bancos de dados tradicionais, em particular, os Bancos de Dados Relacionais (BDRs), não são adequados ao gerenciamento de Big Data. Devido a isso, novos modelos de dados têm sido propostos para manipular grandes massas de dados, enfatizando a escalabilidade e a disponibilidade. A maioria destes modelos de dados pertence a uma nova categoria de gerenciadores de dados denominados BDs NoSQL. Entretanto, BDs NoSQL não são compatíveis, em geral, com o padrão SQL e desenvolvedores que utilizam BDRs necessitam aprender novos modelos de dados e interfaces de acesso para produzirem aplicações baseadas em Big Data. Para lidar com esta problemática, abordagens têm sido propostas para o suporte da interoperabilidade entre BDRs e BDs NoSQL. Poucas destas abordagens tem a habilidade de suportar mais que um BD alvo, sendo a maioria restrita a um BD NoSQL. Neste contexto, este trabalho propõe uma abordagem para acesso via SQL para dados armazenados em um SGBD NoSQL baseado em Chave de acesso (chave-valor, orientado a documentos ou orientado a colunas). Para isso, é proposto um modelo canônico hierárquico intermediário para o qual é traduzido o modelo Relacional. Este modelo hierárquico pode ser traduzido para modelos de dados NoSQL orientado a colunas, orientado a documentos ou chave-valor. A tradução das instruções SQL é feita para um conjunto intermediário de métodos baseado na API REST, que são traduzidos para a linguagem de acesso dos BDs NoSQL. Além disso, a abordagem possibilita o processamento de junções que não são suportadas pelos BDs NoSQL. Experimentos demostram que a solução proposta é promissora, possuindo um overhead não proibitivo e sendo competitiva com ferramentas existentes.<br> / Abstract : A lot of applications produce and manipulate today a large volume of data, the so-called Big Data. Traditional databases, like relational databases (RDB), are not suitable to Big Data management. In order to deal with this problem, a new category of DB has been proposed, been most of them called NoSQL DB. NoSQL DB have different data models, as well as different access methods which are not usually compatible with the RDB SQL standard. In this context, approaches have been proposed for providing mapping of RDB schemata and operations to equivalent ones in NoSQL DB to deal with large relational data sets in the cloud, focusing on scalability and availability. However, these approaches map relational DB only to a single NoSQL data model and, sometimes, to a specific NoSQL DB product. This work presents SQLToKeyNoSQL, a layer able to translate, in a transparent way, RDB schemata as well as SQL instructions to equivalent schemata and access methods for key-oriented NoSQL DB, i.e., databases based on document-oriented, key-value and column-oriented data models. We propose a hierarchical data model that abstracts the key-oriented NoSQL data models, and use it as an intermediate data model for mapping the relational data model to these NoSQL data models. Besides, we propose the translation of a subset of SQL instructions to an intermediate set of access methods based on the REST API, which are further translated, in a simple way, to the access methods of the key-oriented NoSQL DB. Our solution also supports join queries, which is not a NoSQL DB capability. An experimental evaluation demonstrates that our approach is promising, since the introduced overhead with our layer is not prohibitive.