ISEC - Dissertações de Mestrado
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Percorrer ISEC - Dissertações de Mestrado por orientador "Bernardino, Jorge Fernandes Rodrigues"
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- Data reduction techniques for edge environmentsPublication . Fernandes, Vítor Hugo Silva; Bernardino, Jorge Fernandes Rodrigues; Pereira, Vasco; Carvalho, GonçaloO rápido crescimento na produção de dados tornou cada vez mais desafiante a gestão, o armazenamento e a transmissão de grandes volumes de informação, especialmente em ambientes com recursos limitados. Este trabalho apresenta uma comparação entre diferentes técnicas de redução de dados. Foi realizada uma revisão abrangente do estado da arte para identificar e categorizar algoritmos com foco nas suas características, formando a base para uma taxonomia estruturada. O pipeline utilizado para os testes opera num dispositivo Raspberry Pi e realiza a preparação, redução e recolha de métricas de dados utilizando conjuntos de dados comuns que abrangem diferentes tipos de dados, incluindo dados temporais, numéricos e textuais. Os resultados da avaliação mostraram que JPEG e Block Averaging são eficazes na redução de dados de imagem, enquanto MP3 se destaca na compressão de áudio. Quanto aos dados numéricos e temporais, o BZip2 apresentou os melhores resultados. O objetivo deste trabalho é analisar diferentes algoritmos de redução de dados e avaliar a adequação dos mesmos a diferentes tipos de dados.
- Evaluation of the impact of AES encryption on Query Read performance across Oracle, MySQL, and SQL server databasesPublication . Carvalho, Márcio André Correia de; Bernardino, Jorge Fernandes Rodrigues; Sá, Filipe Alexandre Almeida Ningre deA segurança da informação é essencial quando os dados são partilhados entre entidades, uma vez que vulnerabilidades podem comprometer tanto o emissor como o recetor, e até mesmo sistemas inteiros. Esta tese procura avaliar o impacto no desempenho de consultas em bases de dados encriptadas. Para tal, foram identificados e selecionados algoritmos de encriptação populares e bastante utilizados, com base na disponibilidade de encriptação nativa que utilizasse os mesmos métodos e algoritmos em diferentes plataformas de base de dados. Com base nesses critérios, o algoritmo AES revelou-se o mais adequado, devido à sua grande adoção em diversas bases de dados nas variantes de 128, 192 e 256 bits. De seguida, foram selecionadas as bases de dados que suportavam estes algoritmos, e foi concebido um ambiente de teste para cada cenário, o qual incluía diferentes algoritmos de encriptação, fatores de escala e plataformas de base de dados. Para cada cenário, foram executadas consultas a bases de dados simulando cenários reais (TPC-H). Os tempos de execução obtidos foram processados através de um script em Python, que converteu os valores de ficheiros de texto para um ficheiro de Excel devidamente formatado, associando os resultados ao número e execução da respetiva consulta de base de dados. Os parâmetros de avaliação selecionados foram os tempos de execução e os recursos do sistema: CPU, RAM e atividade de disco. O tempo de execução foi escolhido como principal métrica de desempenho, por refletir diretamente o impacto da encriptação nos recursos de sistema no processo a ser executado. Os recursos de sistema foram analisados para garantir condições de teste semelhantes. Foi observada uma elevada variação nos resultados de desempenho em diferentes configurações, especialmente na Oracle, incluindo em alguns casos sem encriptação. Neste estudo, foram utilizadas as bases de dados Oracle, MySQL e SQL Server para analisar o impacto do desempenho das bases de dados encriptadas em diferentes fatores de escala durante a execução de consultas. O Oracle demonstrou que o AES-192 é o algoritmo mais equilibrado em fatores de escala mais reduzidos, mas o AES-128 superou os restantes tamanhos de chave AES para um fator de escala de 10. O SQL Server apresentou uma escalabilidade de desempenho expectável, sendo o AES-192 novamente o mais equilibrado, tal como no Oracle, mas no fator de escala 1, o AES-256 teve um desempenho superior. O MySQL v8.0.38 revelou menor variação nos fatores de escala superiores, embora a estabilidade global tenha melhorado significativamente na versão Enterprise 9.2. Ao comparar o SQL Server com a Oracle, verificou-se que o SQL Server apresentou um desempenho bastante superior: a um fator de escala 10, o AES-256 foi até 40 vezes mais rápido. Mesmo sem encriptação, a Oracle foi cerca de oito vezes mais lenta do que o SQL Server. O MySQL v8.0.38 registou maior variabilidade nos dois fatores de escala testados, enquanto o MySQL v9.2 apresentou melhores resultados, com maior estabilidade e melhor gestão de recursos.