A Column Encryption-Based Privacy-Preserving Framework for Hadoop Big Data Sets.

إطار عمل للحفاظ على الخصوصية قائم على تشفير الأعمدة لمجموعات بيانات Hadoop الكبيرة.

The exponential growth of the Internet, the Internet of Things, and Cloud Computing in recent times has led to a significant rise of data across various sectors of business and industry. Big data has become a growing trend in recent years, attracting the attention of academics, corporate leaders, and government officials worldwide. Hadoop is a commonly adopted framework for processing big data. This data expansion has the potential to provide substantial and beneficial advantages, and some early success has been achieved from a technical standpoint in dealing with such a large quantity of data. Along with its many benefits, it also has a slew of disadvantages. These include, but are not limited to, data storage, exchange, curation, transit, analysis, visualization, security and privacy. In this research, the privacy implications of Big Data analytics are being investigated. Several publications suggest methods to secure big data. Each technique has advantages and disadvantages. Regardless of privacy laws, application developers must protect sensitive data. Therefore, there is need for innovative methods to guarantee the protection of individuals' privacy in the context of big data. This paper presents a framework for preserving privacy in data-at-rest within the Hadoop architecture. The framework employs columnar data storage, data masking, and encryption techniques to address these challenges efficiently. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

أدى النمو الهائل للإنترنت وإنترنت الأشياء والحوسبة السحابية في الأونة الأخيرة إلى ارتفاع كبير في البيانات عبر مختلف قطاعات الأعمال والصناعة. أصبحت البيانات الضخمة اتجاها متزايدا في السنوات الأخيرة، حيث جذبت انتباه الأكاديميين وقادة الشركات والمسؤولين الحكوميين في جميع أنحاء العالم. Hadoop هو إطار عمل شائع الاستخدام لمعالجة البيانات الضخمة. إن توسيع البيانات هذا لديه القدرة على توفير مزايا كبيرة ومفيدة، وقد تم تحقيق بعض النجاح المبكر من الناحية الفنية في التعامل مع مثل هذه الكمية الكبيرة من البيانات. فإلى جانب فوائده العديدة، فإن له أيضا عددًا كبيرًا من العيوب. وتشمل هذه، على سبيل المثال لا الحصر، تخزين البيانات وتبادلها وتنظيمها ونقلها وتحليلها وتصورها وأمنها وخصوصيتها. في هذا البحث، يتم دراسة الآثار المترتبة على الخصوصية لتحليلات البيانات الضخمة. تقترح العديد من المنشورات طرقا لتأمين البيانات الضخمة. كل تقنية لها مزايا وعيوب. بغض النظر عن قوانين الخصوصية، يجب على مطوري التطبيقات حماية البيانات الحساسة. [ABSTRACT FROM AUTHOR]

Copyright of Baghdad Science Journal is the property of Republic of Iraq Ministry of Higher Education & Scientific Research (MOHESR) and its content may not be copied or emailed to multiple sites or posted to a listserv without the copyright holder's express written permission. However, users may print, download, or email articles for individual use. This abstract may be abridged. No warranty is given about the accuracy of the copy. Users should refer to the original published version of the material for the full abstract. (Copyright applies to all Abstracts.)