云存储服务已显示出非常强大且受到良好喜爱,这对于行业的快速扩展至关重要。但是,由于故意攻击和管理层忽略,仍有许多安全事件导致大量敏感数据在云存储层泄漏。本文提出了一种云安全存储机制(CSSM),以确保云数据的保密性。为了实现加密,切开和分散存储,CSSM并入了以防止存储层的数据泄露,使用分散的存储和数据分散。此外,为了停止加密材料的泄漏,CSSM集成的秘密共享具有分层管理结构。实验发现表明,建议的机制不仅适合保护存储层的数据安全性免受泄漏的影响,而且还可以有效地存储大量的云数据,而无需大量的时间承诺。例如,使用CSSM上传或下载5G大小的文件,仅需646秒或269秒即可,这是可以接受的。
摘要 - 通过基于DNA的数据存储的最新进展激发,我们研究了一个通信系统,在该系统中,通过并联许多序列传达信息。在此系统中,接收器无法控制对这些序列的访问,并且只能从这些序列中绘制,不知道已绘制了哪些序列。此外,绘制序列易于错误。在本文中,分析了该输入输出关系的合适通道模型,并针对广泛的参数和一般的图形分布计算其信息容量。这概括了无噪声情况和特定图形分布的先前结果。分析可以通过建立对可实现信息速率的理论限制以及提出对解码器实际实现有用的解码技术来指导未来的数据存储实验。
2020 年 2 月,数据和信息学办公室组长 Gretchen Greene 要求元数据馆员 Andrea Medina-Smith 对公共数据存储库 (PDR) 1 进行 CoreTrustSeal (CTS) 自我审计,以准备提交 CoreTrustSeal 认证申请。此认证是对给定数据存储库的政策、文档和支持 16 个必需元素的技术基础设施进行轻量但全面的评估的结果。这些要求大致分为以下主题:背景信息、组织基础设施、数字对象管理和技术。这些元素共同构成了数据存储库可信度的图景。以下自我审计报告是截至 2020 年 8 月 PDR 状况的“快照”。关键词
2020 年 2 月,数据和信息学办公室组长 Gretchen Greene 要求元数据馆员 Andrea Medina-Smith 对公共数据存储库 (PDR) 1 进行 CoreTrustSeal (CTS) 自我审计,为提交 CoreTrustSeal 认证申请做准备。此认证是对给定数据存储库的政策、文档和支持 16 个必需元素的技术基础设施的轻量级但全面的评估。要求大致分为以下主题:背景信息、组织基础设施、数字对象管理和技术。这些元素共同构成了数据存储库可信度的图景。以下自我审计报告是截至 2020 年 8 月 PDR 状况的“快照”。关键词
该数据库将出版物中的关键信息整合成一组简明的表格和图表,总结了实验数据并描述了电池本身。每个数据库条目对应一个出版物,包括来自多个实验的数据,按电池的充电状态和所受的滥用条件排序。
服务提供商(例如AWS,Azure等)提供的相同的Zadara数据存储解决方案也将部署在私人数据中心(房屋)。每个客户都会收到访问私人门户的访问权限,他们可以在其中配置Zadara虚拟私人存储阵列。Zadara甚至为在全球各个地区运行多个数据中心的客户提供了多个地区。在全球多个位置和云中可用Zadara,客户可以轻松,无缝地在不同的数据中心,云中,不同的云提供商和各个位置进行无缝复制。
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证(未获得同行评审证书)获得的是作者/资助者,他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可,以永久显示预印本。这是该版本的版权所有,该版本发布于2024年7月4日。 https://doi.org/10.1101/2024.07.04.602085 doi:Biorxiv Preprint
北约第四航空大队 (AG IV) 负责北约社区侦察和监视系统的标准化和互操作性。随着机载侦察系统从传统胶片相机过渡到电子数字传感器,现有的北约标准化协议 (STANAGS) 不再定义实现互操作性所需的接口。第四航空大队进行了一项研究,以开发北约图像互操作性架构 (NIIA),该架构定义了实现参与国部队之间互操作性所需的关键电子和物理接口。该架构将机载元素和地面元素之间的接口确定为需要标准化的链接。为了满足这一要求,根据当时可用的技术制定了标准。该接口由 STANAG 7023 或 STANAG 4545 中定义的图像格式以及 STANAG 7085 定义的宽带数据链路或 STANAG 7024 定义的宽带数字磁带记录器组成。
CD使用简单的一致接口提供了对超过180个数据集的访问。这包括Glofas和EFAS数据集,以及来自气候模型输出的几个水文学数据集
据估计,目前约有 200 亿台物联网 (IoT) 设备连接到互联网。这导致了大量数据的生成,使数据的存储、管理和决策变得具有挑战性。因此,用户的隐私容易受到未经授权的人的攻击。为了解决这些问题,本研究提出了一种经济高效的存储方法来实时保存和处理物联网数据。所提出的 Fframework 采用可靠的混合数据隐私模型来保护用户的个人信息。通过数据 k-匿名性 (KA)、l-多样性 (LD)、t-接近性 (TC) 和差分隐私 (DP) 进行了实证评估,以确定最佳模型。通过模拟对云计算和雾计算的性能进行了评估。结果表明,两种数据隐私模型的组合:差分隐私和 k-匿名模型在保护用户个人信息方面比任何单个模型和任何其他组合模型表现更好。最后,发现雾计算在延迟、能耗、网络使用和执行时间方面表现优于云。总之,本研究强烈建议使用差分隐私 (DP) 和 k-匿名 (KA) 的混合隐私模型来保护物联网生成的数据隐私。