Sinh viên Lê Ngọc Huy - Ảnh: NVCC
Đó là bài báo: "Secure lightweight pattern matching between the Internet-of-Things devices and Cloud Service" (tạm dịch: Bảo mật dữ liệu cho phương pháp đối sánh mẫu nhanh trên thiết bị IoT và dịch vụ đám mây) của Lê Ngọc Huy - sinh viên năm 4 khoa mạng máy tính và truyền thông.
Giảng viên hướng dẫn là TS Trần Việt Xuân Phương và TS Nguyễn Tấn Trần Minh Khang.
IEEE Access là tạp chí khoa học bình duyệt truy cập mở được xuất bản bởi Viện Kỹ sư điện và điện tử (Mỹ), được thành lập vào năm 2013. Tạp chí danh giá IEEE Access được xếp thuộc SCIE-Q1 (năm 2020).
Chia sẻ về nội dung bài báo, Lê Ngọc Huy cho hay hiện nay các thiết bị IoT đang phát triển rất nhanh chóng. Những thiết bị này thường được sử dụng để lưu trữ nhiều dữ liệu của người dùng, đặc biệt là các loại dữ liệu nhạy cảm như dấu vân tay, hình ảnh riêng tư, hay tài liệu bí mật.
Do những giới hạn về mặt lưu trữ vật lý của các thiết bị IoT, người dùng mong muốn sao lưu dữ liệu của họ thông qua việc thuê một dịch vụ đám mây, nơi mà có thể chia sẻ không gian lưu trữ với các thiết bị cục bộ.
Tuy nhiên, nếu không áp dụng bất kỳ cơ chế bảo mật nào trên các dữ liệu này, chúng có thể bị lợi dụng cho các mục đích xấu bởi các nhà cung cấp dịch vụ không tin cậy.
Mặc dù tính bí mật của các dữ liệu nhạy cảm có thể được đảm bảo thông qua mã hóa dữ liệu, chúng vẫn cần phải được giải mã khi thực hiện các thao tác xử lý như đối sánh mẫu; khi không còn được bảo vệ bởi các thuật toán mã hóa, dữ liệu của người dùng có thể dễ dàng bị truy cập trái phép bởi nhà cung cấp dịch vụ đám mây hoặc các kẻ tấn công.
Ngọc Huy cho biết thêm: "Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất một mô hình đối sánh mẫu an toàn trên dịch vụ đám mây mà nó dựa trên toán tử XOR và counter mode của AES-256. Thuật toán này có độ phức tạp tính toán thấp và không yêu cầu giải mã dữ liệu.
Các thí nghiệm của chúng tôi được chạy trên một máy tính cá nhân đại diện cho máy chủ đám mây và một thiết bị Raspberry Pi 3 đại diện cho các máy khách. Như mục đích của nghiên cứu, chúng tôi sẽ chỉ ra các thuật toán mà chúng tôi đề xuất có chi phí tính toán phù hợp với các thiết bị IoT".
SCImago xếp hạng chất lượng tạp chí bằng chỉ số SJR (SCImago Journal Ranking), trong đó tính đến số lượng trích dẫn mà mỗi tạp chí nhận được và uy tín của các tạp chí trích dẫn lại tạp chí đó. Chỉ số này được SCImago phát triển từ thuật toán xếp hạng trang web của Google (Google PageRank).
Dựa trên chỉ số SJR, các tạp chí được phân thành 4 nhóm: Q1, Q2, Q3, và Q4 theo các chủ đề nghiên cứu, trong đó, Q1 bao gồm 25% các tạp chí hàng đầu. Chỉ số SJR có thể biến đổi, phụ thuộc vào kết quả đánh giá hằng năm.
Tối đa: 1500 ký tự
Hiện chưa có bình luận nào, hãy là người đầu tiên bình luận