Protecting confidential data in cloud environments

Abstract

A crescente adoção da computação em nuvem trouxe desafios significativos para a proteção de dados sensíveis, especialmente quando esses dados são armazenados e processados em infraestruturas públicas compartilhadas. Este trabalho aborda esses desafios propondo soluções para a proteção de dados sensíveis em ambientes de nuvem, com foco em métodos que garantem a privacidade sem comprometer a eficiência no acesso e manipulação dos dados. Esta tese apresenta a plataforma Vallum, que utiliza segurança baseada em hardware (Intel SGX) para proteger dados sensíveis, juntamente com uma versão otimizada que adota proteção seletiva por meio de particionamento vertical, visando melhorar o desempenho. A pesquisa examina o impacto de diferentes mecanismos de preservação da privacidade no desempenho do sistema, particularmente em termos de taxa de transferência e tempo de resposta, e avalia os trade-offs entre a implementação de medidas de segurança robustas e a necessidade de manter a eficiência no processamento. Por meio de testes experimentais detalhados, os resultados mostram que, embora a proteção completa com SCONE/SGX (Vallum 1) leve a uma degradação significativa no desempenho, a abordagem de proteção seletiva (Vallum 2) proporciona um equilíbrio mais eficaz, melhorando a escalabilidade do sistema sem comprometer a segurança. Esses resultados fornecem uma base para entender como sistemas de banco de dados em nuvem podem equilibrar requisitos de confidencialidade com demandas de desempenho, tornando-os mais adequados para aplicações em larga escala. Além disso, este trabalho contribui para a área com publicações acadêmicas, incluindo apresentações em conferências internacionais renomadas e artigos em periódicos científicos. A primeira versão da plataforma Vallum foi desenvolvida no contexto do projeto internacional ATMOSPHERE, uma colaboração entre instituições de pesquisa e empresas do Brasil e da Europa, validando sua aplicabilidade em cenários do mundo real. Portanto, esta pesquisa propõe soluções que garantem a proteção da privacidade de dados sensíveis em ambientes de nuvem, ao mesmo tempo em que mantêm a eficiência no processamento de grandes volumes de dados, permitindo um uso mais seguro da computação em nuvem por organizações.