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06.03.2020 | Methodologies and Application

Information reconciliation through an agent-controlled graph model

Zeitschrift:
Soft Computing
Autoren:
Ramzi A. Haraty, Rita Saba
Wichtige Hinweise
Communicated by V. Loia.

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

With the advancement of Internet technology and the rise of big data, securing information from malicious attacks has become more important; yet, more challenging. Even though prevention techniques exist, they are not enough to fully secure the data from malicious activities. This dictated the need for a detection and recovery model to assess the damage and bring the database back to its consistent state in case of an attack. This recovery should be done as quickly and efficiently as possible in order to avoid damage propagation and inaccurate access to data. Multiple models have been proposed, and different techniques and data structures were used to recover the database to its reliable state. In this work, we present a superior damage assessment and recovery algorithm that is centered on agents. Our hybrid lightweight approach is based on clustering database transactions based on a given set of criteria using graphs to keep track of transactional dependencies. This way, our model allows for: (1) parallel information processing—which makes recovery more effectual, (2) separation of concerns—which makes it easier to maintain a given data structure, (3) attack/problem isolation where a malicious transaction will be isolated from the remaining unharmed parts of database (the undamaged parts of the database can remain ‘live’ and there is no need to take them offline, and (4) easier scaling as bottlenecks are diminished. The presented approach is compared to other existing ones and exhibited superior performance.

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