Abstract-Samling och analys av olika loggar (t.ex., processloggar, nätverksloggar) är grundläggande aktiviteter inom dator kriminalteknik. Det är därför mycket viktigt att se till att aktivitetsloggarna är säkra för att säkerställa tillförlitliga rättsmedicinska undersökningar. Men på grund av molnens svarta-box natur och flyktighet och sam-ming av molndata, ger molnloggar till utredare samtidigt bevara användarnas integritet och integritet av loggar är utmanande. De nuvarande säkra loggsystem, som anser loggern som betrodd kan inte tillämpas i moln eftersom det finns en chans att molnleverantörer (logger) kollludera med skadliga användare eller utredare att ändra loggarna. I den här artikeln analyserar vi hoten mot molnanvändares aktivitetsloggar med tanke på samverkan mellan molnanvändare, leverantörer och utredare. Baserat på hotmodellen föreslår vi Secure-Llogging-as-a-Service (SecLaaS), som bevarar olika loggar som genereras för aktiviteten hos virtuella maskiner som körs i moln och säkerställer sekretess och integritet för sådana loggar. Undersökare eller domstolsmyndigheten kan endast komma åt dessa loggar genom de RESTful API:er som tillhandahålls av SecLaaS, vilket garanterar sekretess för loggar. Integriteten hos loggarna säkerställs genom hash-chain system och bevis på tidigare loggar publiceras regelbundet av molnleverantörer. I tidigare forskning använde vi två ackumulatorsystem Bloom filter och RSA ackumulator för att bygga bevis på tidigare loggar. I detta dokument föreslår vi ett nytt ackumulatorsystem – Bloom-Tree, som fungerar bättre än de två andra ackumulatorerna när det gäller tids- och rymdbehov.
Ytterligare strategier fokuserar på integriteten av loggar och säkerställa deras integritet genom hash-chain system och bevis på tidigare loggar publiceras regelbundet av molnleverantörerna REF.
Towards Building Forensics Enabled Cloud Through Secure Logging-as-a-Service
{'venue': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}