Big data security on cloud servers using data fragmentation technique and NoSQL database

© Springer International Publishing AG, part of Springer Nature 2019. Cloud computing has become so popular that most sensitive data are hosted on the cloud. This fast-growing paradigm has brought along many problems, including the security and integrity of the data, where users rely entirely on the providers to secure their data. This paper investigates the use of the pattern fragmentation to split data into chunks before storing it in the cloud, by comparing the performance on two different cloud providers. In addition, it proposes a novel approach combining a pattern fragmentation technique with a NoSQL database, to organize and manage the chunks. Our research has indicated that there is a trade-off on the performance when using a database. Any slight difference on a big data environment is always important, however, this cost is compensated by having the data organized and managed. The use of random pattern fragmentation has great potential, as it adds a layer of protection on the data without using as much resources, contrary to using encryption

Система безпеки розподіленого зберігання даних

У даній роботі було детально розглянуто системи зберігання даних, їх різновиди, схеми їх робіт та основні принципи роботи. Було досліджено переваги та недоліки різних видів систем зберігання даних (централізованої, децентралізованої та розподіленої). Визначено, що розподілені системи зберігання даних мають значну кількість переваг, тому саме їх обрали для дослідження у даній роботі. В результаті роботи було реалізовано систему безпеки розподіленого зберігання даних. Для реалізації системи безпеки розподіленого зберігання даних на основі аналізу було вибрано мову програмування Python, сервер MSSQL та середовище розробки PyCharm.In this project, storage systems, their varieties, schemes of their work and basic principles of work were considered in detail. The advantages and disadvantages of different types of data storage systems (centralized, decentralized and distributed) were studied. It is determined that distributed storage systems have a significant number of advantages, so they were chosen for research in this project. As a result, the security system of distributed data storage was developed. Python programming language, MSSQL server and PyCharm development environment were chosen to develop a distributed storage security system