Orientador: Paulo Lício de Geus

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Apesar do extensivo uso da computação em nuvens na atualidade, ainda há um grande número de organizações que optam por utilizar arquiteturas computacionais tradicionais por considerarem esta tecnologia não confiável, devido a problemas não resolvidos relacionados a segurança e privacidade. A...

Resumo: Apesar do extensivo uso da computação em nuvens na atualidade, ainda há um grande número de organizações que optam por utilizar arquiteturas computacionais tradicionais por considerarem esta tecnologia não confiável, devido a problemas não resolvidos relacionados a segurança e privacidade. A garantia da segurança em ambientes de nuvens é atualmente perseguida através de acordos de níveis de serviço de segurança; apesar disto, o monitoramento destes acordos até agora tem sido dificultada por obstáculos técnicos relacionados a virtualização, compartilhamento de recursos e multi-locação Visando o acompanhamento destes acordos e consequentemente a melhoria da segurança em nuvens de serviços de infraestrutura, este trabalho apresenta uma solução de monitoramento baseada em mecanismos seguros para coleta de informações. Utilizando-se técnicas como monitoramento caixa preta e introspecção, elimina-se a necessidade de instalação de ferramentas de monitoramento na máquina virtual. Através de informações de desempenho coletadas através da solução de monitoramento, apresenta-se também um estudo sobre a identificação de ataques a máquinas virtuais em ambientes de nuvens, através da detecção de anomalias de segurança

Abstract: Despite the extensive use of cloud computing today, there is a large number of organizations that choose to stick to traditional architectures, since this technology is considered unreliable due to as yet unsolved problems related to security and privacy. Ensuring security in cloud...

Abstract: Despite the extensive use of cloud computing today, there is a large number of organizations that choose to stick to traditional architectures, since this technology is considered unreliable due to as yet unsolved problems related to security and privacy. Ensuring security in cloud environments is currently being pursued through security-minded service level agreements. However, monitoring such agreements has so far been hampered by technical obstacles related to virtualization, resource sharing and multi-tenancy. Aiming at monitoring these agreements and consequently improving security in cloud infrastructure services, this work presents a monitoring architecture based on external mechanisms for collecting information. Through the use of techniques such as blackbox monitoring and introspection, one eliminates the need to install monitoring tools on the virtual machine. Also, by using performance information collected by the monitoring solution, this work presents a study about the identification of attacks to virtual machines in cloud environments through anomaly detection