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Modelo híbrido AES-ECC para la seguridad de datos en el almacenamiento en la nube

Autores: Rehman, Saba; Talat Bajwa, Nida; Shah, Munam Ali; Aseeri, Ahmad O.; Anjum, Adeel

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Modelo híbrido AES-ECC para la seguridad de datos en el almacenamiento en la nube


Categoría

Ingeniería y Tecnología

Subcategoría

Ingeniería Eléctrica y Electrónica

Palabras clave

Computación en la nube
Seguridad de datos
Autenticación
Integridad
Algoritmos criptográficos
ECC

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Un entorno de computación en la nube proporciona una forma rentable para que el usuario final almacene y acceda a datos privados sobre almacenamiento remoto utilizando alguna conexión a Internet. El usuario tiene acceso a los datos en cualquier lugar y en cualquier momento. Sin embargo, los datos en la nube no permanecen seguros todo el tiempo. Dado que los datos son accesibles para el usuario final solo mediante la interferencia de un tercero, están propensos a violaciones de autenticación e integridad de los datos. Además, la computación en la nube permite a los usuarios simultáneos acceder y recuperar sus datos en línea a través de diferentes conexiones a Internet, lo que conlleva a la exposición, filtración y pérdida de datos sensibles de un usuario en diferentes ubicaciones. Se han desarrollado muchos algoritmos y protocolos para mantener la seguridad e integridad de los datos utilizando algoritmos criptográficos como la Criptografía de Curva Elíptica (ECC). Este documento propone un esquema seguro y optimizado para compartir datos manteniendo la seguridad e integridad de los datos en la nube. El sistema propuesto funciona principalmente combinando ECC y el método del Estándar de Cifrado Avanzado (AES) para garantizar la autenticación e integridad de los datos. Los resultados experimentales muestran que el enfoque propuesto es eficiente y produce mejores resultados en comparación con enfoques existentes.

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