Szczegóły publikacji

Opis bibliograficzny

Security-aware job allocation in mobile cloud computing / Piotr NAWROCKI, Jakub Pajor, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Joanna Kołodziej // W: CCGrid 2021 [Dokument elektroniczny] : 21st IEEE/ACM international symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing : 10-13 May 2021, Melbourne, Australia : proceedings / eds. Laurent Lefevre, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway: IEEE, cop. 2021. — Dod. ISBN: 978-1-7281-9587-2. — e-ISBN: 978-1-7281-9586-5. — S. 713-719. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 719, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2021-08-02


Autorzy (4)


Słowa kluczowe

machine learningsecurityadaptationmobile cloud computingtask allocation

Dane bibliometryczne

ID BaDAP135559
Data dodania do BaDAP2021-09-06
Tekst źródłowyURL
DOI10.1109/CCGrid51090.2021.00086
Rok publikacji2021
Typ publikacjimateriały konferencyjne (aut.)
Otwarty dostęptak
WydawcaInstitute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Konferencja2021 IEEE/ACM 21st international symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing

Abstract

The ultimate goal of Mobile Cloud Computing is to allow users of mobile devices to execute their applications and complex numerical tasks on a broad range of cloud services and resources. One of the most challenging problems in the flow of mobile tasks related to remote cloud services is the security of all aspects of communication, service security and the reliability of cloud resources. In this paper, we developed a new security-aware job flow model for mobile computational clouds. In our model, we defined dedicated algorithm models such as the Filtration Algorithm and Prediction Module to generate an optimal secure system architecture for task and data processing and to ensure optimal cloud resource and service utilization. The robust performance of our model has been demonstrated by experimental analysis. Results of the experiments performed show that our flow model significantly enhances the security level of computations compared to a configuration in which computation time is the major criterion for job processing optimization.

Publikacje, które mogą Cię zainteresować

fragment książki
Autoencoder-based IDS for cloud and mobile devices / Kamil FABER, Łukasz FABER, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI // W: CCGrid 2021 [Dokument elektroniczny] : 21st IEEE/ACM international symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing : 10-13 May 2021, Melbourne, Australia : proceedings / eds. Laurent Lefevre, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Piscataway: IEEE, cop. 2021. — Dod. ISBN: 978-1-7281-9587-2. — e-ISBN: 978-1-7281-9586-5. — S. 728-736. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 735-736, Abstr. — Publikacja dostępna online od: 2021-08-02. - Dod. prezentacja: https://youtu.be/fT05qVUsSHM
fragment książki
Adaptive context-aware energy optimization for services on mobile devices with use of machine learning considering security aspects / Piotr NAWROCKI, Bartłomiej ŚNIEŻYŃSKI, Joanna Kołodziej, Paweł Szynkiewicz // W: CCGrid 2020 [Dokument elektroniczny] : 20th IEEE/ACM international symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing : 11–14 May 2020, Melbourne, Australia : proceedings / eds. Laurent Lefevre, [et al.]. — Wersja do Windows. — Dane tekstowe. — Los Alamitos, Washington, Tokyo : IEEE, cop. 2020. — e-ISBN: 978-1-7281-6095-5. — S. 708–717. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr s. 717, Abstr.