در این مطلب یک مقاله انگلیسی ژورنال آی اس آی (ISI) و الزویر (Elsevier) جدید منتشر شده در سال 2015 در زمینه بازرسی داده ها (Data Auditing) به منظور امن کردن حافظه ذخیره سازی داده های بزرگ (Big Data) در رایانش ابری یا محاسبات ابری (Cloud Computing) برای شما تهیه کرده ایم.
توضیحات مقاله:
بازرسی داینامیک از راه دور داده ها به منظور امن کردن محل نگهداری داده های بزرگ در ابر
تعداد صفحه: 14 صفحه تک ستونی (به علاوه دو صفحه مراجع)
سال انتشار: 2015
محل انتشار: ژورنال معتبر علوم اطلاعاتی (Information Sciences). مقالات این ژورنال توسط انتشارات الزویر (Elsevier) و اسکوپوس (Scopus) ایندکس میشوند.
ضریب تاثیر (Impact Factor) این ژورنال :4.038
تعداد ارجاع (Citation) این مقاله تاکنون (فروردین 95): 2
هزینه تقریبی ترجمه با بهترین کیفیت، کاملا تخصصی و تایپ شده: حدود 220 هزار تومان و با کیفیت متوسط حدود 172 هزار تومان
کلمات کلیدی: رایانش ابری، بازرسی از راه دور داده ها، داده های پویا، یکپارچگی داده ها، حافظه داده های بزرگ
Abstract
Cloud computing has emerged as a new computing paradigm that offers great potential for storing data remotely. Presently, many organizations have reduced the burden of local data storage and maintenance by outsourcing data storage to the cloud. However, integrity and security of the outsourced data continues to be a matter of major concern for data owners due to the lack of control and physical possession over the data. To deal with this problem, researchers have proposed remote data auditing (RDA) techniques. However, the majority of existing RDA techniques is only applicable for static archived data and is not applicable for auditing or dynamically updating the outsourced data. They are also not applicable to big data storage because of the high computational overhead on the auditor. In this paper, we propose an efficient RDA technique based on algebraic signature properties for a cloud storage system that incurs minimum computational and communication costs. We also present the design of a new data structure-Divide and Conquer Table (DCT)—that can efficiently support dynamic data operations such as append, insert, modify, and delete. Our proposed data structure can be applied for large-scale data storage and will incur minimum computational cost. A comparison between our proposed method and other state-of-the-art RDA techniques shows that our method is secure and highly efficient in reducing the computational and communication costs on the server and the auditor.
Keywords:
Cloud Computing, Remote Data Auditing, Data Dynamic, Data Integrity, Big Data Storage
کلمات کلیدی:
دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله بیگ دیتا، چالش های رایانش ابری، چالش های داده های بزرگ، چالش های Big Data، ارتباط رایانش ابری و داده های بزرگ، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله داده های بزرگ، دانلود مقاله کلان داده ها، دانلود مقاله داده های حجیم، دانلود مقاله داده های عظیم، دانلود مقاله Big Data، دانلود مقاله، دانلود پایان نامه کامپیوتر، دانلود پایان نامه انگلیسی کامپیوتر، تز دکتری کامپیوتر، تز ارشد کامپیوتر، تز کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه رشته کامپیوتر، دانلود پایان نامه کارشناسی ارشد کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکتری کامپیوتر، دانلود پایان نامه دکترای کامپیوتر، مقاله آی اس آی، مقاله ای اس ای، مقاله آی اس آی 2015، مقاله isi 2015، مقاله رشته کامپیوتر، مقاله داده کاوی، مقاله داده های بزرگ، مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, مقاله 2015 ، مقاله انگلیسی ترجمه شده، مقاله کامپیوتر ترجمه شده، مقاله داده های بزرگ ترجمه شده، مقاله ترجمه شده جدید داده های بزرگ، داده های بزرگ مکانی، داده های مکانی بزرگ، داده های عظیم مکانی، داده های مکانی عظیم، کلان داده های مکانی، داده های کلان مکانی، داده های مکانی کلان، داده های حجیم مکانی، داده های مکانی حجیم، زمینه های کاری داده های بزرگ، زمینه های کاری big data، موضوع پایان نامه داده های بزرگ، موضوع پایان نامه big data، مقاله ترجمه شده جدید، مقاله با ترجمه، مقاله ISI با ترجمه، 2015 Thesis, ISI Article, Big data Thesis, Data mining thesis, privacy preserving data mining thesis, numerical matrices thesis, social network analysis thesis, numerical matrix, social networks analysis
پس از خرید از درگاه امن بانکی لینک دانلود در اختیار شما قرار میگیرد و همچنین به آدرس ایمیل شما فرستاده میشود.
تماس با ما برای راهنمایی، درخواست مقالات و پایان نامه ها و یا ترجمه با آدرس ایمیل:
IRTopArticle@gmail.com
شماره تماس ما در نرم افزار واتس آپ:
+98 921 764 6825
شماره تماس ما در نرم افزار تلگرام:
+98 921 764 6825
شناسه ما در تلگرام:
توجه: اگر کارت بانکی شما رمز دوم ندارد، در خرید الکترونیکی به مشکل برخورد کردید و یا به هر دلیلی تمایل به پرداخت الکترونیکی ندارید با ما تماس بگیرید تا راههای دیگری برای پرداخت به شما پیشنهاد کنیم.
مقاله 2015 داده های بزرگ و رایانش ابری