If you cannot measure, you cannot manage. This is an age old saying, but still very true, especially within the current South African cybercrime scene and the ever-growing Internet footprint. Due to the significant increase in cybercrime across the globe, information security specialists are starting to see the intrinsic value of logs that can ‘tell a story’. Logs do not only tell a story, but also provide a tool to measure a normally dark force within an organisation. The collection of current logs from installed systems, operating systems and devices is imperative in the event of a hacking attempt, data leak or even data theft, whether the attempt is successful or unsuccessful. No logs mean no evidence, and in many cases not even the opportunity to find the mistake or fault in the organisation’s defence systems. Historically, it remains difficult to choose what logs are required by your organization. A number of questions should be considered: should a centralised or decentralised approach for collecting these logs be followed or a combination of both? How many events will be collected, how much additional bandwidth will be required and will the log collection be near real time? How long must the logs be saved and what if any hashing and encryption (integrity of data) should be used? Lastly, what system must be used to correlate, analyse, and make alerts and reports available? This thesis will address these myriad questions, examining the current lack of log analysis, practical implementations in modern organisation, and also how a need for the latter can be fulfilled by means of a basic approach. South African organizations must use technology that is at hand in order to know what electronic data are sent in and out of their organizations network. Concentrating only on FreeBSD PF firewall logs, it is demonstrated within this thesis the excellent results are possible when logs are collected to obtain a visual display of what data is traversing the corporate network and which parts of this data are posing a threat to the corporate network. This threat is easily determined via a visual interpretation of statistical outliers. This thesis aims to show that in the field of corporate data protection, if you can measure, you can manage.

Web applications constitute an essential part of our daily lives, providing us access to significant online services and information. Despite their advantages, they are also vulnerable to security threats, particularly SQL injection attacks. SQL injection is a vulnerability that arises when an attacker inserts malicious SQL queries through user input parameters in a web application. This attack can have severe consequences, such as exposing sensitive information. The purpose of this study is to investigate and analyze the security of web applications against SQL injection attacks. This is achieved by examining SQL injection techniques, their impact on security and integrity, as well as the most common protective solutions. The goal of the study is to enhance and improve the security of applications and protect users from potential security risks. To achieve this, a combination of literature study and practical investigations is conducted. A literature review is performed to identify SQL injection techniques, security risks, and the most prevalent protective solutions. Subsequently, these factors are evaluated and analyzed to determine the effectiveness of the techniques using the penetration testing tool SQLmap. The results of the study indicate that the most common and effective attack techniques are Inband SQL injection and Inferential SQL injection. These techniques can have severe implications for users, businesses, and society at large, such as unauthorized access to protected data, data manipulation in databases, and the compromise of confidentiality and data integrity. To safeguard against such attacks, it is crucial to employ defensive coding practices, including the use of prepared statements with parameterized queries and input validation. However, manual implementation remains challenging. A combination of automated prevention techniques and best coding practices should be employed to ensure a reliable database protected against SQL injections, even concerning stored procedures that are difficult to prevent with existing automated prevention techniques. / Webbapplikationer utgör en viktig del av vårt dagliga liv och ger oss tillgång till betydelsefulla onlinetjänster och information. Trots deras fördelar är de också sårbara för säkerhetshot, särskilt SQL-injektionsattacker. SQL-injektion är en sårbarhet som uppstår när en angripare infogar skadliga SQL-frågor genom användarens inmatningsparametrar i en webbapplikation. Attacken medför allvarliga konsekvenser, såsom exponering av känslig information. Syftet med denna studie är att undersöka och analysera säkerheten i webbapplikationer mot SQL-injektionsattacker. Detta genomförs genom att undersöka SQL-injektionstekniker, deras påverkan på säkerhet och integritet, samt de vanligaste skyddslösningarna. Målet med studien är att öka och förbättra säkerheten hos applikationer samt skydda användarna från potentiella säkerhetsrisker. För att åstadkomma detta genomförs en kombination av litteraturstudier och praktiska undersökningar. En litteraturstudie genomförs för att identifiera SQL-injektionstekniker, säkerhetsrisker och de vanligast förekommande skyddslösningarna. Därefter utvärderas och analyseras dessa faktorer för att kunna fastställa effektiviteten hos teknikerna genom användning av penetrationstestningsverktyget SQLmap. Resultaten av studien visar att de vanligaste och mest effektiva attackteknikerna är Inband SQL-injektion och Inferential SQL-injektion. Dessa tekniker kan få allvarliga konsekvenser för användare, företag och samhället i stort, såsom åtkomst till skyddade data, manipulering av data i databasen och förlust av sekretess och dataintegritet. För att skydda mot sådana attacker är det avgörande att använda defensiva kodningsmetoder, inklusive användning av förberedda satser med parametriserade frågor och indatavalidering. Trots detta utgör manuell implementering en utmaning. En kombination av automatiserade förebyggande tekniker och bästa kod-praxis bör användas för att säkerställa en pålitlig databas som är skyddade mot SQL-injektioner, även när det gäller lagrade procedurer som är svåra att förhindra med befintliga automatiserade förebyggande tekniker.

Informationssysteme verarbeiten Daten, die logisch und physisch über Knoten verteilt sind. Datenobjekte verschiedener Knoten können dabei Bezüge zueinander haben. Beispielsweise kann ein Datenobjekt eine Referenz auf ein Datenobjekt eines anderen Knotens oder eine kritische Information enthalten. Die Semantik der Daten induziert Datenintegrität in Form von Anforderungen: Zum Beispiel sollte keine Referenz verwaist und kritische Informationen nur an einem Knoten verfügbar sein. Datenintegrität unterscheidet gültige von ungültigen Verteilungen der Daten. Ein verteiltes System verändert sich in Schritten, die nebenläufig auftreten können. Jeder Schritt manipuliert Daten. Ein verteiltes System erhält Datenintegrität, wenn alle Schritte in einer Datenverteilung resultieren, die die Anforderungen von Datenintegrität erfüllen. Die Erhaltung von Datenintegrität ist daher ein notwendiges Korrektheitskriterium eines Systems. Der Entwurf und die Analyse von Datenintegrität in verteilten Systemen sind schwierig, weil ein verteiltes System nicht global kontrolliert werden kann. In dieser Arbeit untersuchen wir formale Methoden für die Modellierung und Analyse verteilter Systeme, die mit Daten arbeiten. Wir entwickeln die Grundlagen für die Verifikation von Systemmodellen. Dazu verwenden wir algebraische Petrinetze. Wir zeigen, dass die Schritte verteilter Systeme mit endlichen vielen Transitionen eines algebraischen Petrinetzes beschrieben werden können, genau dann, wenn eine Schranke für die Bedingungen aller Schritte existiert. Wir verwenden algebraische Gleichungen und Ungleichungen, um Datenintegrität zu spezifizieren. Wir zeigen, dass die Erhaltung von Datenintegrität unentscheidbar ist, wenn alle erreichbaren Schritte betrachtet werden. Und wir zeigen, dass die Erhaltung von Datenintegrität entscheidbar ist, wenn auch unerreichbare Schritte berücksichtigt werden. Dies zeigen wir, indem wir die Berechenbarkeit eines nicht-erhaltenden Schrittes als Zeugen zeigen. / Information systems process data that is logically and physically distributed over many locations. Data entities at different locations may be in a specific relationship. For example, a data entity at one location may contain a reference to a data entity at a different location, or a data entity may contain critical information such as a password. The semantics of data entities induce data integrity in the form of requirements. For example, no references should be dangling, and critical information should be available at only one location. Data integrity discriminates between correct and incorrect data distributions. A distributed system progresses in steps, which may occur concurrently. In each step, data is manipulated. Each data manipulation is performed locally and affects a bounded number of data entities. A distributed system preserves data integrity if each step of the system yields a data distribution that satisfies the requirements of data integrity. Preservation of data integrity is a necessary condition for the correctness of a system. Analysis and design are challenging, as distributed systems lack global control, employ different technologies, and data may accumulate unboundedly. In this thesis, we study formal methods to model and analyze distributed data-aware systems. As a result, we provide a technology-independent framework for design-time analysis. To this end, we use algebraic Petri nets. We show that there exists a bound for the conditions of each step of a distributed system if and only if the steps can be described by a finite set of transitions of an algebraic Petri net. We use algebraic equations and inequalities to specify data integrity. We show that preservation of data integrity is undecidable in case we consider all reachable steps. We show that preservation of data integrity is decidable in case we also include unreachable steps. We show the latter by showing computability of a non-preserving step as a witness.

Les systèmes d’information décisionnels dans le cloud Computing sont des solutions de plus en plus répandues. En effet, ces dernières offrent des capacités pour l’aide à la décision via l’élasticité des ressources pay-per-use du Cloud. Toutefois, les questions de sécurité des données demeurent une des principales préoccupations notamment lorsqu'il s’agit de traiter des données sensibles de l’entreprise. Beaucoup de questions de sécurité sont soulevées en terme de stockage, de protection, de disponibilité, d'intégrité, de sauvegarde et de récupération des données ainsi que des transferts des données dans un Cloud public. Les risques de sécurité peuvent provenir non seulement des fournisseurs de services de cloud computing mais aussi d’intrus malveillants. Les entrepôts de données dans les nuages devraient contenir des données sécurisées afin de permettre à la fois le traitement d'analyse en ligne hautement protégé et efficacement rafraîchi. Et ceci à plus faibles coûts de stockage et d'accès avec le modèle de paiement à la demande. Dans cette thèse, nous proposons deux nouvelles approches pour la sécurisation des entrepôts de données dans les nuages basées respectivement sur le partage vérifiable de clé secrète (bpVSS) et le partage vérifiable et flexible de clé secrète (fVSS). L’objectif du partage de clé cryptée et la distribution des données auprès de plusieurs fournisseurs du cloud permet de garantir la confidentialité et la disponibilité des données. bpVSS et fVSS abordent cinq lacunes des approches existantes traitant de partage de clés secrètes. Tout d'abord, ils permettent le traitement de l’analyse en ligne. Deuxièmement, ils garantissent l'intégrité des données à l'aide de deux signatures interne et externe. Troisièmement, ils aident les utilisateurs à minimiser le coût de l’entreposage du cloud en limitant le volume global de données cryptées. Sachant que fVSS fait la répartition des volumes des données cryptées en fonction des tarifs des fournisseurs. Quatrièmement, fVSS améliore la sécurité basée sur le partage de clé secrète en imposant une nouvelle contrainte : aucun groupe de fournisseurs de service ne peut contenir suffisamment de volume de données cryptées pour reconstruire ou casser le secret. Et cinquièmement, fVSS permet l'actualisation de l'entrepôt de données, même si certains fournisseurs de services sont défaillants. Pour évaluer l'efficacité de bpVSS et fVSS, nous étudions théoriquement les facteurs qui influent sur nos approches en matière de sécurité, de complexité et de coût financier dans le modèle de paiement à la demande. Nous validons également expérimentalement la pertinence de nos approches avec le Benchmark schéma en étoile afin de démontrer son efficacité par rapport aux méthodes existantes. / Cloud business intelligence is an increasingly popular solution to deliver decision support capabilities via elastic, pay-per-use resources. However, data security issues are one of the top concerns when dealing with sensitive data. Many security issues are raised by data storage in a public cloud, including data privacy, data availability, data integrity, data backup and recovery, and data transfer safety. Moreover, security risks may come from both cloud service providers and intruders, while cloud data warehouses should be both highly protected and effectively refreshed and analyzed through on-line analysis processing. Hence, users seek secure data warehouses at the lowest possible storage and access costs within the pay-as-you-go paradigm.In this thesis, we propose two novel approaches for securing cloud data warehouses by base-p verifiable secret sharing (bpVSS) and flexible verifiable secret sharing (fVSS), respectively. Secret sharing encrypts and distributes data over several cloud service providers, thus enforcing data privacy and availability. bpVSS and fVSS address five shortcomings in existing secret sharing-based approaches. First, they allow on-line analysis processing. Second, they enforce data integrity with the help of both inner and outer signatures. Third, they help users minimize the cost of cloud warehousing by limiting global share volume. Moreover, fVSS balances the load among service providers with respect to their pricing policies. Fourth, fVSS improves secret sharing security by imposing a new constraint: no cloud service provide group can hold enough shares to reconstruct or break the secret. Five, fVSS allows refreshing the data warehouse even when some service providers fail. To evaluate bpVSS' and fVSS' efficiency, we theoretically study the factors that impact our approaches with respect to security, complexity and monetary cost in the pay-as-you-go paradigm. Moreover, we also validate the relevance of our approaches experimentally with the Star Schema Benchmark and demonstrate its superiority to related, existing methods.

Agila Business Intelligence System (ABIS) är en relativt ny och komplex typ av informationssystem, som kännetecknas av förkortade utvecklingstider, genom att exempelvis införa mer självbetjäning i de analytiska systemen, för att kunna möta ett behov av att analysera omvärldsfaktorer, som förändras i en allt snabbare takt. Eftersom ABIS är ett nytt och relativt outforskat område, finns ett behov av att utforska detta område. IT-investeringar är alltför ofta olönsamma och finns ett intresse av att visa på vad som bidrar till ett framgångsrikt införande av ett ABIS och på vilket sätt. Syftet med denna fallstudie var att identifiera högt rankade och gemensamma faktorer baserat på de kritiska framgångsfaktorer som belagts av tidigare forskning inom ABIS, beskriva hur dessa bidragit till ett framgångsrikt införande samt utröna skillnader och/eller likheter mellan hur dessa faktorer verkar ur kund- respektive leverantörsperspektiv. Som underlag för denna studie användes framför allt tidigare forskning kring kritiska framgångsfaktorer för Business Intelligence System. Speciellt en modell som utvecklades 2010 av Yeoh och Koronios användes som utgångspunkt för att lista de potentiella faktorer, som skulle beaktas av denna studie. Denna undersökning genomfördes som en fallstudie med hjälp av ett företag, som både levererar konsulttjänster och ABIS. En Delphipanel användes för att sortera fram framgångsfaktorer, som sedan studerades närmare genom semistrukturerade intervjuer för hur dessa kritiska framgångsfaktorer bidragit till ett framgångsrikt införande av ABIS från dels ett kundperspektiv, dels ett leverantörsperspektiv. De två faktorer som rankades högt och samtidigt delades av samtliga respondenter var: affärsvision och planer datakvalitet och dataintegritet Kundperspektivet var det styrande och leverantörens roll var ordentligt förstå kundens perspektiv, för att på så sätt framgångsrikt införa ABIS. Affärsvision och planer var av betydelse för att koppla införande till kundens målsättningar. Datakvalitet och dataintegritet var den mest betydelsefull faktorn utifrån den resursfördelningen skedde inom ett införandeprojekt för ABIS. / An Agile Business Intelligence System (ABIS) is a relatively new and complex type of information system, which is characterized by shortened development times, for by example introducing more self-service in the analytical systems, in order to meet the need to analyze the business environment, which is changing at an even faster pace. As the ABIS is a new and relatively uncharted area there is a need to explore this area. IT investments are too often unprofitable and there is an interest to show what contributes to a successful implementation of an ABIS and in which manner. The purpose of this case study was to identify highly ranked and common critical success factors based on the critical success factors faced by previous research in ABIS, describe how these contributed to a successful introduction of the system and examining differences and / or similarities between how these factors act from customer and supplier perspective. Earlier research on critical success factors for business intelligence systems was used as a basis for this study. Especially the model developed in 2010 by Yeoh and Koronios was used as a starting point to list potential factors to be considered by this study. This study was conducted as a case study with the help of a company that delivers both consulting services and ABIS. A Delphi panel was used to shortlist two success factors, which were then studied in more detail in semi-structured interviews to describe how these contributed to the successful introduction of ABIS from both a client as well as a supplier perspective. The two factors that both ranked high and were common for all respondents were: Clear vision and well-established business case Data quality and data integrity The leading perspective was the customer and the supplier role was to properly understand the customer perspective in order to successfully introduce ABIS. The vision and business case were important to link the introduction ABIS to client objectives. Data quality and data integrity was the most significant factor on the basis of the resource allocation of implementation projects for ABIS.

<p>La tolérance et la gestion des fautes dans les grilles de données/calcul est d’une importance capitale. En effet, comme dans tout autre système distribué, les composants d’une grille sont susceptibles de tomber en panne à tout moment. Mais le risque de panne croît avec la taille du système, et est donc plus exacerbé dans un système de grille. En plus, tout en essayant de mettre à profit les ressources offertes par la grille, les applications tournant sur celle-ci sont de plus en plus complexes (ex. impliquent des interactions complexes, prennent des jours d’exécution), ce qui les rend plus vulnérables aux fautes. Le plus difficile dans la gestion des fautes dans une grille, c’est qu’il est difficile de savoir si une faute qui survient sur une entité de la grille est induite malicieusement ou accidentellement.<p><p>Dans notre travail de thèse, nous utilisons le terme faute, au sens large, pour faire référence à tout étant inattendu qui survient sur tout composant de la grille. Certains de ces états provoquent des comportements aussi inattendus et perceptibles au niveau de la grille tandis que d’autres passent inaperçues. De plus, certaines de ces fautes sont le résultat d’une action malveillante alors que d’autres surviennent accidentellement ou instantanément. Dans ce travail de thèse, nous avons traité le cas de ces fautes induites malicieusement, et qui généralement passent inaperçues. Nous avons considéré en particulier le problème de la confidentialité et de l’intégrité des données stockées à long-terme sur la grille.<p><p>L’étude de la confidentialité des données a été faite en deux temps dont la première partie concerne la confidentialité des données actives. Dans cette partie, nous avons considéré une application liée à la recherche des similitudes d’une séquence d’ADN dans une base de données contenant des séquences d’ADN et stockée sur la grille. Pour cela, nous avons proposé une méthode qui permet d’effectuer la comparaison sur un composant distant, mais tout en gardant confidentielle la séquence qui fait l’objet de la comparaison. <p>Concernant les données passives, nous avons proposé une méthode de partage des données confidentielles et chiffrés sur la grille.<p> <p>En rapport avec l’intégrité des données, nous avons considéré le cas des données anonymes dans le cadre de l’intégrité des données passives. Pour les données actives, nous avons considéré le problème de la corruption des jobs exécutés sur la grille. Pour chacune des cas, nous avons proposé des mécanismes permettant de vérifier l’authenticité des données utilisées ou produites par ces applications.<p> / Doctorat en Sciences / info:eu-repo/semantics/nonPublished

This thesis deals with the areas of enterprise data quality, data integrity and data consolidation from the perspective of Business Intelligence (BI), which is currently experiencing significant growth. The aim of this thesis is to provide a comprehensive view of the data quality in terms of BI, to analyze problems in the area of data quality control and to propose options to address them. Moreover, the thesis aims to analyze and assess the features of specialized software tools for data quality. Last but not least aim of this thesis is to identify the critical success factors in the field of data quality in CRM and BI projects. The thesis is divided into two parts. The first (theoretical) part deals with data quality, data integrity and consolidation of data in relation to BI trying to identify key issues, which are related to these areas. The second (practical) part of the thesis deals at first with the features of software tools for data quality and offers their fundamental summary as well as the tools breakdown. This part also provides basic comparison of the few selected software products specialized at the corporate data quality assurance. The practical part hereafter describes addressing the data quality within the specific BI/CRM project conducted by Clever Decision Ltd. This thesis is intended primarily for BI and data quality experts, as well as the others who are interested in these disciplines. The main contribution of this thesis is that it provides comprehensive view not only of data quality itself, but also deals with the issues that are directly related to the corporate data quality assurance. This thesis can serve as a sort of guidance for one of the first implementation phases in the BI projects, which deals with the data integration, data consolidation and solving problems in the area of data quality.

Au cours de la dernière décennie, avec la standardisation d’Internet, le développement des réseaux à haut débit, le paiement à l’usage et la quête sociétale de la mobilité, le monde informatique a vu se populariser un nouveau paradigme, le Cloud. Le recours au cloud est de plus en plus remarquable compte tenu de plusieurs facteurs, notamment ses architectures rentables, prenant en charge la transmission, le stockage et le calcul intensif de données. Cependant, ces services de stockage prometteurs soulèvent la question de la protection des données et de la conformité aux réglementations, considérablement due à la perte de maîtrise et de gouvernance. Cette dissertation vise à surmonter ce dilemme, tout en tenant compte de deux préoccupations de sécurité des données, à savoir la confidentialité des données et l’intégrité des données. En premier lieu, nous nous concentrons sur la confidentialité des données, un enjeu assez considérable étant donné le partage de données flexible au sein d’un groupe dynamique d’utilisateurs. Cet enjeu exige, par conséquence, un partage efficace des clés entre les membres du groupe. Pour répondre à cette préoccupation, nous avons, d’une part, proposé une nouvelle méthode reposant sur l’utilisation de la cryptographie basée sur l’identité (IBC), où chaque client agit comme une entité génératrice de clés privées. Ainsi, il génère ses propres éléments publics et s’en sert pour le calcul de sa clé privée correspondante. Grâce aux propriétés d’IBC, cette contribution a démontré sa résistance face aux accès non autorisés aux données au cours du processus de partage, tout en tenant compte de deux modèles de sécurité, à savoir un serveur de stockage honnête mais curieux et un utilisateur malveillant. D’autre part, nous définissons CloudaSec, une solution à base de clé publique, qui propose la séparation de la gestion des clés et les techniques de chiffrement, sur deux couches. En effet, CloudaSec permet un déploiement flexible d’un scénario de partage de données ainsi que des garanties de sécurité solides pour les données externalisées sur les serveurs du cloud. Les résultats expérimentaux, sous OpenStack Swift, ont prouvé l’efficacité de CloudaSec, en tenant compte de l’impact des opérations cryptographiques sur le terminal du client. En deuxième lieu, nous abordons la problématique de la preuve de possession de données (PDP). En fait, le client du cloud doit avoir un moyen efficace lui permettant d’effectuer des vérifications périodiques d’intégrité à distance, sans garder les données localement. La preuve de possession se base sur trois aspects : le niveau de sécurité, la vérification publique, et les performances. Cet enjeu est amplifié par des contraintes de stockage et de calcul du terminal client et de la taille des données externalisées. Afin de satisfaire à cette exigence de sécurité, nous définissons d’abord un nouveau protocole PDP, sans apport de connaissance, qui fournit des garanties déterministes de vérification d’intégrité, en s’appuyant sur l’unicité de la division euclidienne. Ces garanties sont considérées comme intéressantes par rapport à plusieurs schémas proposés, présentant des approches probabilistes. Ensuite, nous proposons SHoPS, un protocole de preuve de possession de données capable de traiter les trois relations d’ensembles homomorphiques. SHoPS permet ainsi au client non seulement d’obtenir une preuve de la possession du serveur distant, mais aussi de vérifier que le fichier, en question, est bien réparti sur plusieurs périphériques de stockage permettant d’atteindre un certain niveau de la tolérance aux pannes. En effet, nous présentons l’ensemble des propriétés homomorphiques, qui étend la malléabilité du procédé aux propriétés d’union, intersection et inclusion / Recent technological advances have given rise to the popularity and success of cloud. This new paradigm is gaining an expanding interest, since it provides cost efficient architectures that support the transmission, storage, and intensive computing of data. However, these promising storage services bring many challenging design issues, considerably due to the loss of data control. These challenges, namely data confidentiality and data integrity, have significant influence on the security and performances of the cloud system. This thesis aims at overcoming this trade-off, while considering two data security concerns. On one hand, we focus on data confidentiality preservation which becomes more complex with flexible data sharing among a dynamic group of users. It requires the secrecy of outsourced data and an efficient sharing of decrypting keys between different authorized users. For this purpose, we, first, proposed a new method relying on the use of ID-Based Cryptography (IBC), where each client acts as a Private Key Generator (PKG). That is, he generates his own public elements and derives his corresponding private key using a secret. Thanks to IBC properties, this contribution is shown to support data privacy and confidentiality, and to be resistant to unauthorized access to data during the sharing process, while considering two realistic threat models, namely an honest but curious server and a malicious user adversary. Second, we define CloudaSec, a public key based solution, which proposes the separation of subscription-based key management and confidentiality-oriented asymmetric encryption policies. That is, CloudaSec enables flexible and scalable deployment of the solution as well as strong security guarantees for outsourced data in cloud servers. Experimental results, under OpenStack Swift, have proven the efficiency of CloudaSec in scalable data sharing, while considering the impact of the cryptographic operations at the client side. On the other hand, we address the Proof of Data Possession (PDP) concern. In fact, the cloud customer should have an efficient way to perform periodical remote integrity verifications, without keeping the data locally, following three substantial aspects : security level, public verifiability, and performance. This concern is magnified by the client’s constrained storage and computation capabilities and the large size of outsourced data. In order to fulfill this security requirement, we first define a new zero-knowledge PDP proto- col that provides deterministic integrity verification guarantees, relying on the uniqueness of the Euclidean Division. These guarantees are considered as interesting, compared to several proposed schemes, presenting probabilistic approaches. Then, we propose SHoPS, a Set-Homomorphic Proof of Data Possession scheme, supporting the 3 levels of data verification. SHoPS enables the cloud client not only to obtain a proof of possession from the remote server, but also to verify that a given data file is distributed across multiple storage devices to achieve a certain desired level of fault tolerance. Indeed, we present the set homomorphism property, which extends malleability to set operations properties, such as union, intersection and inclusion. SHoPS presents high security level and low processing complexity. For instance, SHoPS saves energy within the cloud provider by distributing the computation over multiple nodes. Each node provides proofs of local data block sets. This is to make applicable, a resulting proof over sets of data blocks, satisfying several needs, such as, proofs aggregation

This thesis deals with the introduction to the security mechanism.The procedure explains the basic concepts, principles of cryptography and security of modern protocols and basic principles that are used for information transmission network. The work also describes the most common types of attacks targeting the eavesdropping of communication. The result is a design of the eavesdropping and the implementation of an attack on the secure communication of the SSL protocol..The attacker uses a false certificate and attacks based on poisoning the ARP and DNS tables for this purpose. The thesis discusses the principles of the SSL protocol and methodology of attacks on the ARP and DNS tables.