Aprendizaje automático para mejorar la seguridad del almacenamiento en la nube
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Investigadores españoles e indios han diseñado un nuevo sistema basado en el aprendizaje automático para mejorar la seguridad de los datos almacenados en la nube. Este método supera a los empleados actualmente por los proveedores cloud, tanto por su mayor complejidad computacional como por el nivel de seguridad que ofrece a los usuarios.
Ante el avance inexorable de las nuevas amenazas cibernéticas, la seguridad de los datos almacenados en la nube se ha convertido en una de las mayores preocupaciones, tanto para los proveedores como para los clientes. Las tecnologías aplicadas a la protección de los datos son cada vez más sofisticadas, pero todavía deben mejorar para hacer frente a las estrategias y tecnologías modernas de los ciberdelincuentes.
Esto está motivando el desarrollo de nuevas estrategias y tecnologías para proteger los entornos de la nube, así como la infraestructura de almacenamiento, servidores y redes, el software y los servicios y aplicaciones basadas en la nube. Un ejemplo es el trabajo realizado por un equipo de investigadores del Abdur Rahman Crescent Institute of Science and Technology de Chennai (India) y del Ingenium Research Group, de la Universidad de Castilla-La Mancha, en Ciudad Real.
En el artículo que han publicado en la revista Springer Nature Switzerland AG explican que en el almacenamiento cloud los archivos se guardan en una base de datos remota en vez de almacenarse en un disco duro propietario o en un dispositivo local. En estos entornos integrados en la nube la necesaria redundancia de datos implica un gran desperdicio de capacidad de almacenamiento, por lo que se hace necesario manejar y eliminar los datos redundantes con más eficacia. Esto se complica con la implementación de datos redundantes sobre datos cifrados.
Por ello, estos investigadores han creado sistemas seguros no redundantes empleando el algoritmo has criptográfico SHA-512 en los entornos de la nube. Y proponen un modelo basado en una técnica de inferencia bayesiana que aborda en sus dos principales objetivos: reduir al mínimo de los datos redundantes y desarrollar una estrategia de encriptación robusta para garantizar la seguridad.
Según los experimentos que han realizado con esta técnica de aprendizaje automático los investigadores han determinado que los usuarios de la nube son capaces de aprovechar de forma más efectiva el espacio de almacenamiento en la nube, evitando el exceso de datos duplicados y ahorrando ancho de banda. Aunque este método es mucho más exigente en materia de complejidad computacional, se logran niveles de seguridad más altos que los sistemas empelados comúnmente en la industria.
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