Automated Cloud-to-Cloud Migration of Distributed Software Systems for Privacy Compliance

Mit der ständig wachsenden Zahl von verteilten Cloudanwendungen und immer mehr Datenschutzverordnungen wächst das Interesse an legalen Cloudanwendungen. Jedoch ist vielen Betreibern der Legalitätsstatus ihrer Anwendung nicht bekannt. In 2018 wird die neue EU Datenschutzverordnung in Kraft treten. Diese Verordnung beinhaltet empfindliche Strafen für Datenschutzverletzungen. Einer der wichtigsten Faktoren für die Einhaltung der Datenschutzverordnung ist die Verarbeitung von Stammdaten von EU-Bürgern innerhalb der EU. Wir haben für diese Regelung eine Privacy Analyse entwickelt, formalisiert, implementiert und evaluiert. ... mehrAußerdem haben wir mit iObserve Privacy ein System nach dem MAPE-Prinzip entwickelt, das automatisch Datenschutzverletzungen erkennt und ein alternatives, datenschutzkonformes Systemhosting errechnet. Zudem migriert iObserve Privacy die Cloudanwendung entsprechend dem alternativen Hosting automatisch. Hierdurch können wir eine rechtskonforme Verteilung der Cloudanwendung gewährleisten, ohne das System in seiner Tiefe zu analysieren oder zu verstehen. Jedoch benötigen wir die Closed World Assumption. Wir benutzen PerOpteryx für die Generierung von rechtskonformen, alternativen Hostings. Basierend auf diesem Hosting errechnen wir eine Sequenz von Adaptionsschritten zur Wiedererlangung der Rechtskonformität. Wenn Fehler auftreten, nutzen wir das Operator-in-the-loop Prinzip von iObserve. Als Datengrundlage nutzen wir das Palladio Component Model. In dieser Arbeit beschreiben wir detailliert die Konzepte, weisen auf Implementierungsdetails hin und evaluieren iObserve nach Präzision und Skalierbarkeit.

With the steadily increasing number of (distributed) cloud systems and more strict data protection regulations, an increasing interest in privacy law compliant cloud applications arises. Many distributed cloud systems are operated without knowing whether the system is compliant the law. When in 2018 the new EU Data Protective Regulations come into force, severe punishments are possible if law violations are detected. A major factor to privacy compliance is the distribution of personal data among the geo-location. We developed, formalized, implemented and evaluated a privacy analyser to ensure privacy law compliance. ... mehrFurther, we extend iObserve after the MAPE feedback loop for automated privacy violation detection, alternative deployment generation and an according cloud system adaptation. This way we can provide continuous privacy compliance on a software architecture level, without code analysis. However, we require the closed world assumption for privacy compliance. PerOpteryx is used for the generation of an alternative, privacy compliant system deployment. Based on this alternative we compute a series of adaptation steps to re-establish privacy compliance. On error occurrence, we make use of the operator-in-the-loop approach of iObserve to help with the system evolution. iObserve and PerOpteryx use the Palladio Component model as Architecture Description Language. In this thesis, we are describing our concepts, point out implementation details and evaluate the iObserve extension. The accuracy evaluation shows our system works as intended and the scalability evaluation reveals the good performance characteristics.