Seguridad de la Información en la Nube: Una revisión sistemática

Elvis Ortiz; Cristhian Villacorta; Alberto Mendoza

doi:10.54943/ricci.v4i1.383

Autores/as

Elvis Ortiz Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo, Perú https://orcid.org/0009-0001-6369-2919
Cristhian Villacorta Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo, Perú https://orcid.org/0009-0008-2504-7354
Alberto Mendoza Universidad Nacional de Trujillo, Trujillo, Perú https://orcid.org/0000-0002-0469-915X

DOI:

https://doi.org/10.54943/ricci.v4i1.383

Palabras clave:

Computación en la nube, seguridad de información, desafíos, prácticas

Resumen

En un contexto de creciente adopción de tecnologías en la nube, la seguridad de la información se ha convertido en un aspecto crítico. Este artículo se enfoca en identificar, analizar y abordar los desafíos en la seguridad de la información en entornos de nube, al mismo tiempo que resalta las mejores prácticas recomendadas para garantizar la integridad, confidencialidad y disponibilidad de los datos. Empleando la metodología PRISMA se busca responder ¿Cuáles son los desafíos y mejores prácticas de la seguridad de la información en entornos de nube? A partir de esta base, se exploran los desafíos clave, incluyendo el almacenamiento seguro de información confidencial y la protección de la privacidad de los datos. Se subraya la importancia de cumplir con las regulaciones y leyes de protección de datos, como el GDPR (Reglamento General de Protección de Datos), especialmente en un entorno de nube que opera en diferentes ubicaciones geográficas. Para abordar estos desafíos, se presentan mejores prácticas esenciales. La encriptación se destaca como una medida fundamental para asegurar la confidencialidad de los datos, mientras que el control de acceso basado en roles se menciona como una estrategia clave para gestionar quién tiene acceso a la información en la nube. Además, se enfatiza la necesidad de realizar evaluaciones de riesgos continuas y de contar con un sólido plan de respuesta a incidentes para proteger eficazmente la información en entornos digitales cada vez más vulnerables.

Descargas

Los datos de descargas todavía no están disponibles.

Citas

Abu-Alhaija, M., Turab, N. M., & Hamza, A. R. (2022). Extensive study of cloud computing technologies, threats and solutions prospective. Computer Systems Science and Engineering, 41(1), 225–240. https://doi.org/10.32604/csse.2022.019547

Abdullayeva, F. J. (2023). Cyber resilience and cyber security issues of intelligent cloud computing systems. Results in Control and Optimization, 12, 100268. https://doi.org/10.1016/j.rico.2023.100268

Agapito, G., & Cannataro, M. (2023, June 1). An Overview on the Challenges and Limitations Using Cloud Computing in Healthcare Corporations. Big Data and Cognitive Computing. MDPI. https://doi.org/10.3390/bdcc7020068

Al-Ghuwairi, AR., Sharrab, Y., Al-Fraihat, D. et al. Intrusion detection in cloud computing based on time series anomalies utilizing machine learning. J Cloud Comp 12, 127 (2023).https://doi.org/10.1186/s13677-023-00491-x

Alshayeji, M. H., & Abed, S. (2022). Enhanced video-on-demand security in cloud computing against insider and outsider threats. International Journal of Security and Networks, 17(1), 48–55. https://doi.org/10.1504/IJSN.2022.122550.

Amardeep Kaur, Amandeep Verma (2023). Adaptive Access Control Mechanism (AACM) for Enterprise Cloud Computing. Journal of Electrical and Computer Engineering, https://doi.org/10.1155/2023/3922393.

Blanco, D. F., Le Mouel, F., Lin, T., & Escudie, M. P. (2023). A Comprehensive Survey on Software as a Service (SaaS) Transformation for the Automotive Systems. IEEE Access, 11, 73688–73753. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2023.3294256.

Bhamare, D., Salman, T., Samaka, M., Erbad, A., & Jain, R. (2017). Feasibility of Supervised Machine Learning for Cloud Security. In ICISS 2016 -2016 International Conference on Information Science and Security. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. https://doi.org/10.1109/ICISSEC.2016.7885853.

Carmen Pérez Rodrigo (2012).“Las revisiones sistemáticas: declaración PRISMA”. Consultado de https://renc.es/imagenes/auxiliar/files/Nutr_1-2012%20Taller%20escritura.pdf.

F. Nadeem, "Evaluating and Ranking Cloud IaaS, PaaS and SaaS Models Based on Functional and Non-Functional Key Performance Indicators,"in IEEE Access, vol. 10, pp. 63245-63257, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3182688.

Goyal, P., & Deora, S. S. (2022). Trust Management Techniques and their Challenges in Cloud Computing: A Review. International Journal of Computer Networks and Applications, 9(6), 761–774. https://doi.org/10.22247/ijcna/2022/217708.

Malkawi, A. R., Bakar, M. S. A., & Dahlin, Z. M. (2023). Cloud computing virtual learning environment: issues and challenges. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 30(3), 1707–1712. https://doi.org/10.11591/ijeecs.v30.i3.pp1707-1712.

Mohammed, S., Nanthini, S., Krishna, N. B., Srinivas, I., Rajagopal, M., & Kumar, M. A. (2023). A new lightweight data security system for data security in the cloud computing. Measurement: Sensors, 29, 100856. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100856.

Mohammed, C. M., & Zeebaree, S. R. (2021). Sufficient comparison among cloud computing services: IaaS, PaaS, and SaaS: A review. International Journal of Science and Business, 5(2), 17-30.

Mustafa Mohammed, C., & M Zeebaree, S. R. (2021). Sufficient Comparison Among Cloud Computing Services: IaaS, PaaS, and SaaS: A Review. International Journal of Science and Business, 5(2), 17–30.

Prasad, S. N., & Rekha, C. (2023). Block chain based IAS protocol to enhance security and privacy in cloud computing. Measurement: Sensors, 28, 100813. https://doi.org/10.1016/j.measen.2023.100813.

Rodriguez Baca, L. S., Cruzado Puente de la Vega, C. F., Mejía Corredor, C., & Diaz, M. A. A. (2020). Aplicación de ISO 27001 y su influencia en la seguridad de la información de una empresa privada peruana. Propósitos y Representaciones, 8(3).

Sandhu, A. K. (2022). Big Data with Cloud Computing: Discussions and Challenges. Big Data Mining and Analytics, 5(1). https://doi.org/10.26599/BDMA.2021.9020016.

Soveizi, N., Türkmen, F., & Karastoyanova, D. (2023b). Security and privacy concerns in cloud-based scientific and business workflows: A Systematic review. Future Generation Computer Systems, 148, 184-200. https://doi.org/10.1016/j.future.2023.05.015.

Suganya, M., & Sasipraba, T. (2023). Stochastic Gradient Descent long short-term memory based secure encryption algorithm for cloud data storage and retrieval in cloud computing environment. Journal of Cloud Computing, 12(1). https://doi.org/10.1186/s13677-023-00442-6.

Tahirkheli, A. I., Shiraz, M., Hayat, B., Idrees, M., Sajid, A., Ullah, R., ... Kim, K. I. (2021). A survey on modern cloud computing security over smart city networks: Threats, vulnerabilities, consequences, countermeasures and challenges. Electronics (Switzerland), 10(15). https://doi.org/10.3390/electronics10151811.

ThiBac, D., & Minh, N. H. (2022b). Design of network security storage system based on under cloud computing technology. Computers & Electrical Engineering, 103, 108334. https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2022.108334.

Seguridad de la Información en la Nube: Una revisión sistemática

Autores/as

DOI:

Palabras clave:

Resumen

Descargas

Citas

Descargas

Publicado

Cómo citar

Número

Sección

Licencia

Número actual

Idioma

Información