kth.sePublikationer
Driftstörningar
Just nu har vi driftstörningar på sök-portalerna på grund av hög belastning. Vi arbetar på att lösa problemet, ni kan tillfälligt mötas av ett felmeddelande.
Ändra sökning
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Secure Partitioning of Composite Cloud Applications
Univ Pisa, Pisa, Italy..
KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS), Datavetenskap, Teoretisk datalogi, TCS.ORCID-id: 0000-0002-8069-6495
Univ Pisa, Pisa, Italy..ORCID-id: 0000-0002-4159-8761
Univ Pisa, Pisa, Italy..
Visa övriga samt affilieringar
2022 (Engelska)Ingår i: Service-Oriented and Cloud Computing / [ed] Montesi, F Papadopoulos, GA Zimmermann, W, Springer Nature , 2022, Vol. 13226, s. 47-64Konferensbidrag, Publicerat paper (Refereegranskat)
Abstract [en]

The security of Cloud applications is always a major concern for application developers and operators. Protecting their users' data confidentiality requires methods to avoid leakage from vulnerable software and unreliable cloud providers. Recently, hardware-based technologies emerged in the Cloud setting to isolate applications from the privileged access of cloud providers. One of those technologies is the Separation Kernel which aims at isolating safely the software components of applications. In this article, we propose a declarative methodology supported by a running prototype to determine the partitioning of a Cloud multi-component application in order to allow its placement on a Separation Kernel. We employ information-flow security techniques to determine how to partition the application, and showcase the methodology and prototype over a motivating scenario from an IoT application deployed to a central Cloud.

Ort, förlag, år, upplaga, sidor
Springer Nature , 2022. Vol. 13226, s. 47-64
Serie
Lecture Notes in Computer Science, ISSN 0302-9743 ; 13226
Nyckelord [en]
Data Confidentiality, Separation Kernel, Information-flow Security
Nationell ämneskategori
Datavetenskap (datalogi)
Identifikatorer
URN: urn:nbn:se:kth:diva-321265DOI: 10.1007/978-3-031-04718-3_3ISI: 000876716400003Scopus ID: 2-s2.0-85128987312OAI: oai:DiVA.org:kth-321265DiVA, id: diva2:1710151
Konferens
9th IFIP WG 6.12 European Conference on Service-Oriented and Cloud Computing (ESOCC), MAR 22-24, 2022, ELECTR NETWORK
Anmärkning

QC 20221111

Part of proceedings: ISBN 978-3-031-04718-3; 978-3-031-04717-6

Tillgänglig från: 2022-11-11 Skapad: 2022-11-11 Senast uppdaterad: 2022-11-11Bibliografiskt granskad

Open Access i DiVA

Fulltext saknas i DiVA

Övriga länkar

Förlagets fulltextScopus

Person

Guanciale, Roberto

Sök vidare i DiVA

Av författaren/redaktören
Guanciale, RobertoForti, Stefano
Av organisationen
Teoretisk datalogi, TCS
Datavetenskap (datalogi)

Sök vidare utanför DiVA

GoogleGoogle Scholar

doi
urn-nbn

Altmetricpoäng

doi
urn-nbn
Totalt: 49 träffar
RefereraExporteraLänk till posten
Permanent länk

Direktlänk
Referera
Referensformat
  • apa
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Annat format
Fler format
Språk
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Annat språk
Fler språk
Utmatningsformat
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf