A heuristic algorithm for minimizing server maintenance time and vulnerability surface on data centers

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Souza, Paulo Silas Severo de
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da PUC_RS
Texto Completo: http://tede2.pucrs.br/tede2/handle/tede/9522
Resumo: Redução de custos e escalabilidade impulsionaram a adoção da computação em nuvem por diferentes organizações. Para manter as funcionalidades prometidas, operadores realizam diversas atividades de manutenção, que vão desde a remoção do acúmulo de poeira a correções de segurança nos servidores contra vulnerabilidades. Correções de segurança geralmente exigem que a atualização dos equipamentos afetados seja realizada o mais rápido possível, pois cada instante de espera pode indicar uma oportunidade para invasão. Soluções atuais empregam diferentes abordagens para minimizar a duração da manutenção. No entanto, tais estudos não consideram o tempo em que os servidores ficam expostos a ataques. Neste estudo, argumenta-se que apenas minimizar o tempo de manutenção não garante necessariamente a eficiência de estratégias de manutenção em cenários críticos de segurança, onde proteger os servidores o mais rápido possível é a prioridade. Portanto, propõe-se uma nova métrica chamada Superfície de Vulnerabilidade, que permite quantificar a eficiência de estratégias de manutenção em cenários críticos de segurança. Também é apresentada uma heurística que realiza decisões de manutenção para minimizar a Superfície de Vulnerabilidade e o tempo de manutenção. Foram realizados diversos experimentos e os resultados mostraram a eficácia da solução proposta em reduzir a Superfície da Vulnerabilidade, tempo de manutenção e número de migrações.
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Neste estudo, argumenta-se que apenas minimizar o tempo de manutenção não garante necessariamente a eficiência de estratégias de manutenção em cenários críticos de segurança, onde proteger os servidores o mais rápido possível é a prioridade. Portanto, propõe-se uma nova métrica chamada Superfície de Vulnerabilidade, que permite quantificar a eficiência de estratégias de manutenção em cenários críticos de segurança. Também é apresentada uma heurística que realiza decisões de manutenção para minimizar a Superfície de Vulnerabilidade e o tempo de manutenção. Foram realizados diversos experimentos e os resultados mostraram a eficácia da solução proposta em reduzir a Superfície da Vulnerabilidade, tempo de manutenção e número de migrações.Cost reduction and enhanced scalability boosted the adoption of cloud computing by multi-sized companies. To maintain the promised features, cloud operators perform several maintenance activities that range from removing dust accumulation to applying security patches on servers against vulnerabilities. The latter usually requires server update as soon as possible, as each instant servers need to wait for an update can indicate an opportunity for attackers to breach customers’ applications. Current solutions employ different approaches to minimize maintenance duration. However, they neglect the amount of time servers stay exposed to attacks. In this study, we first argue that only reducing maintenance time does not necessarily guarantee the efficiency of maintenance strategies on critical security patching scenarios, wherein safeguarding servers as soon as possible is the priority. Therefore, we propose a new metric called Vulnerability Surface, which aids operators in assessing the efficiency of maintenance strategies on critical security patching scenarios. Then, we present a heuristic algorithm that performs maintenance decisions to minimize the amount of time cloud servers remain exposed to attacks while reducing the amount of time necessary for performing server maintenance. We conducted a set of experiments against well-known strategies, and the results showed that the proposed solution achieves superior results regarding vulnerability surface, maintenance time, and the number of migrations per virtual machine.Submitted by PPG Ciência da Computação (ppgcc@pucrs.br) on 2021-03-05T18:13:41Z No. of bitstreams: 1 PAULO SILAS SEVERO DE SOUZA_DIS.pdf: 1723575 bytes, checksum: 71770c7d03e0ab82b9af3d2bb351f9a0 (MD5)Approved for entry into archive by Anamaria Ferreira (anamaria@pucrs.br) on 2021-03-26T20:56:33Z (GMT) No. of bitstreams: 1 PAULO SILAS SEVERO DE SOUZA_DIS.pdf: 1723575 bytes, checksum: 71770c7d03e0ab82b9af3d2bb351f9a0 (MD5)Made available in DSpace on 2021-03-26T21:07:46Z (GMT). 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