Recently Edge Computing paradigm has gained significant popularity both in industry and academia. With its increased usage in real-life scenarios, security, privacy and integrity of data in such environments have become critical. Malicious deletion of mission-critical data due to ransomware, trojans and viruses has been a huge menace and recovering such lost data is an active field of research. As most of Edge computing devices have compute and storage limitations, difficult constraints arise in providing an optimal scheme for data protection. These devices mostly use Linux/Unix based operating systems. Hence, this work focuses on extending the Ext4 file system to APEX (Adaptive Ext4): a file system based on novel on-the-fly learning model that provides an Adaptive Recover-ability Aware file allocation platform for efficient post-deletion data recovery and therefore maintaining data integrity. Our recovery model and its lightweight implementation allow significant improvement in recover-ability of lost data with lower compute, space, time, and cost overheads compared to other methods. We demonstrate the effectiveness of APEX through a case study of overwriting surveillance videos by CryPy malware on Raspberry-Pi based Edge deployment and show 678% and 32% higher recovery than Ext4 and current state-of-the-art File Systems. We also evaluate the overhead characteristics and experimentally show that they are lower than other related works.


翻译:最近电离电子学模式在工业和学术界都得到了显著的欢迎。随着在现实生活中更多地使用电离电子学模式,在这种环境中,数据的安全、隐私和完整性变得至关重要。由于赎金软件、特洛伊和病毒,恶意地删除了任务关键数据,这是一个巨大的威胁,恢复这种丢失的数据是一个积极的研究领域。由于大多数电离计算机设备都计算和储存限制,在提供数据保护最佳计划方面出现了困难的制约。这些设备大多使用Linux/Unix操作系统。因此,这项工作的重点是将Ext4档案系统扩大到APEX(AdapiveEx4):一个基于新型的飞地学习模式的文件系统,提供适应性可恢复的感知文件分配平台,以便有效地回收数据,从而维护数据的完整性。由于大多数电离电计算装置的计算和储存限制有限,因此在提供数据保护最佳计划方面出现了困难。与其他方法相比,这些装置大多使用Linux/Unix操作系统。因此,我们通过CryPy 错误软件对APEX系统进行高写监控视频(AD4):一个基于Rasp-Berry-Pard4和Fireal Syal Develop-Reviewdal Statal Statal Styal Stattistruews

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