A Trust-Aware and Fault-Tolerant Framework for Secure Data Sharing in Cloud–Edge Environments
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 11
فایل این مقاله در 17 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JITM-18-4_001
تاریخ نمایه سازی: 18 مهر 1405
چکیده مقاله:
The accelerated growth of cloud edge computing has increased the need for secure, reliable, and efficient data exchange in distributed and heterogeneous environments. However, node failures, untrustworthy edge devices, information corruption, key destruction, and excessive communication overhead are significant issues that significantly affect the performance and security of the system. To address these challenges, this paper proposes a trust-aware, fault-tolerant, and secure data-sharing framework for cloud–edge environments. The framework combines the use of dynamic trust evaluation, lightweight cryptography, and erasure codes for data distribution to ensure data confidentiality, integrity, availability, and trustworthiness. By a behavior-based trust model, the edge nodes are continually evaluated on parameters such as reliability, history of previous interactions, and consistency of services, allowing for intelligent decisions to be made regarding data placement and recovery. Erasure coding allows for reconstructing data against multiple node failures at a low storage overhead cost, which enables greater fault tolerance. Within the same framework, secure key management and integrity checks are provided against eavesdropping, replay attacks, insider attacks, and malicious node actions. Simulation results demonstrate that the proposed framework significantly outperforms conventional cloud–edge data-sharing solutions in terms of data availability, fault tolerance, latency, and bandwidth efficiency. The results demonstrate the suitability of the proposed framework for large-scale and security-sensitive applications, such as IoT data aggregation, healthcare, and enterprise cloud computing.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :