إطار عمل للحفاظ على الخصوصية قائم على تشفير الأعمدة لمجموعات بيانات Hadoop الكبيرة
محتوى المقالة الرئيسي
الملخص
أدى النمو الهائل للإنترنت وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية في الآونة الأخيرة إلى ارتفاع كبير في البيانات عبر مختلف قطاعات الأعمال والصناعة. أصبحت البيانات الضخمة اتجاها متزايدا في السنوات الأخيرة، حيث جذبت انتباه الأكاديميين وقادة الشركات والمسؤولين الحكوميين في جميع أنحاء العالم. Hadoop هو إطار عمل شائع الاستخدام لمعالجة البيانات الضخمة. إن توسيع البيانات هذا لديه القدرة على توفير مزايا كبيرة ومفيدة، وقد تم تحقيق بعض النجاح المبكر من الناحية الفنية في التعامل مع مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات. فإلى جانب فوائده العديدة، فإن له أيضًا عددًا كبيرًا من العيوب. وتشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، تخزين البيانات وتبادلها وتنظيمها ونقلها وتحليلها وتصورها وأمنها وخصوصيتها. في هذا البحث، يتم دراسة الآثار المترتبة على الخصوصية لتحليلات البيانات الضخمة. تقترح العديد من المنشورات طرقًا لتأمين البيانات الضخمة. كل تقنية لها مزايا وعيوب. بغض النظر عن قوانين الخصوصية، يجب على مطوري التطبيقات حماية البيانات الحساسة.
Received 28/12/2023
Revised 03/05/2024
Accepted 05/05/2024
Published 25/05/2024
تفاصيل المقالة
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
كيفية الاقتباس
المراجع
Reinsel J, Rydning DR, Gantz J. Gantz JF, Reinsel D, Rydning J. The us datasphere: Consumers flocking to cloud. White Paper. International Data Corporation (IDC) 2019 Jan.
Anna K, Nikolay K. Survey on Big Data Analytics in Public Sector of Russian Federation. Procedia Comput Sci. 2015; 55: 905–11. https://doi.org/ 10.1016/j.procs.2015.07.144
Apache Software Foundation. Hadoop. 2020. hadoop.apache.org
Hashem IAT, Yaqoob I, Anuar NB, Mokhtar S, Gani A, Ullah Khan S. The rise of “big data” on cloud computing: Review and open research issues. Inf Syst. 2015 Jan; 47: 98–115. https://doi.org/10.1016/j.is.2014.07.006
Mutasher WG, Aljuboori AF. New and Existing Approaches Reviewing of Big Data Analysis with Hadoop Tools. Baghdad Sci J. 2022 ;19(4): 887-898. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.19.4.0887
Jain P, Gyanchandani M, Khare N. Big Data Security and Privacy: New Proposed Model of Big Data with Secured MR Layer. Advanced Computing and Systems for Security. Singapore: Springer Singapore. 2019; 31–53. https://doi.org/10.1007/978-981-13-3702-4_3
Mayyahi MA, Seno SA. A Security and Privacy Aware Computing Approach on Data Sharing in Cloud Environment. Baghdad Sci J. 2022; 19(6(Suppl.): 1572. https://doi.org/10.21123/bsj.2022.7077
Merceedi KJ, Sabry NA. A Comprehensive Survey for Hadoop Distributed File System. Asian J Res Comput Sci. 2021; 46–57. https://doi.org/10.9734/ajrcos/2021/v11i230260
Elkawkagy M, Elbeh H. High Performance Hadoop Distributed File System: Int J Networked Distrib Comput. 2020; 8(3): 119-123. https://doi.org/10.2991/ijndc.k.200515.007
Tabrizchi H, Kuchaki Rafsanjani M. A survey on security challenges in cloud computing: issues, threats, and solutions. J Supercomput. 2020; 76(12): 9493–532. https://doi.org/10.1007/s11227-020-03213-1
Leicher A, Kuntze N, Schmidt AU. Implementation of a Trusted Ticket System. In: Gritzalis D, Lopez J, editors. Emerging Challenges for Security, Privacy and Trust. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg. 2009; 152–63. https://doi.org/10.1007/978-3-642-01244-0_14
Khalil I, Dou Z, Khreishah A. TPM-Based Authentication Mechanism for Apache Hadoop. International Conference on Security and Privacy in Communication Networks. 2015; 105–122. https://doi.org/10.1007/978-3-319-23829-6_8
Shahin D, Ennab H, Saeed R, Alwidian J. Big Data Platform Privacy and Security, A Review. Int J Comp Sci Netw Secur. 2019; 19(5): 24-34.
Filaly Y, Mendili FE, Berros N, Idrissi YEBE. Hybrid Encryption Algorithm for Information Security in Hadoop. Int J Adv Comput Sci Appl . 2023; 14(6): 1295-302. https://dx.doi.org/10.14569/IJACSA.2023.01406137
Guan S, Zhang C, Wang Y, Liu W. Hadoop-based secure storage solution for big data in cloud computing environment. Digit Commun Netw. 2024; 10(1): 227–36. https://doi.org/10.1016/j.dcan.2023.01.014
Chen Y, Hao Y, Yi Z, Wu K, Zhao Q, Wang X. Searchable Encryption System for Big Data Storage. Commun Comput Inf Sci. 2021; 1452: 139–15. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-16-5943-0_12
Anand K. Sentry to Ranger - A Concise Guide. Cloudera Blog. 2021.
Strata. Cloudera introduces RecordService for security, Kudu for streaming data analysis. ZDNET. 2015.
Cloudera. Apache Ranger. 2022.
Cloudera. Apache Knox Gateway Overview. 2022.
GoCypher. Eleven-Z/rhino. GitHub. 2020.
Baig HA. A Protection Layer over MapReduce Framework for Big Data Privacy. Int J Comput Inf Technol. 2022 Apr; 11(2): 68-73. https://doi.org/10.24203/ijcit.v11i2.263.
Baig H A, Sharma Y K, Ali S Z. Privacy-Preserving in Big Data Analytics: State of the Art (September 12, 2020). Int. Conf. on Business Management, Innovation & Sustainability (ICBMIS) 2020. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3713826
Apache Software Foundation. ORC Specification v1. 2021.
Baig HA, Jummani DF, Ali SZ. A Framework for Preserving the Privacy of Data in Hadoop Clusters using Column Encryption. Int. J. Adv. Res. Eng. Technol. 2021; 8: 17894-902.