多路复用大型云动态数据完整性检测方法

发布时间：2018-01-05 03:00

  本文关键词：多路复用大型云动态数据完整性检测方法　出处：《科技通报》2015年06期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：对大型云动态数据的完整性检测可以避免云用户存储在其中数据被篡改或删除。传统方法中,采用代数结构标签加密方法进行数据完整性检测,不能保证足够的置信度,性能不好。在云储存环境下,提出一种基于可信第三方判定和动态标签信息更新的多路复用大型云动态数据完整性检测方法。假设被处理云采集数据的是可分类的,引入了一个管理因子,得到多路复用标签信息,基于可信第三方判定和动态标签信息更新进行,进行对用户存在云存储服务器上的文件块被篡改或删掉的判定,由此实现一次数据完整性验证,提高大型云动态数据检测的准确性。仿真结果表明,该算法具有较好的多路复用大型云动态数据完整性检测性能,系统使用率提高,计算开销较少,检测准确性提高。
[Abstract]:The integrity detection of large scale cloud dynamic data can prevent cloud users from tampering or deleting the data stored in the data. In the traditional methods, the algebraic structure label encryption method is used to detect the data integrity. There is no guarantee of sufficient confidence and poor performance. In a cloud storage environment. This paper presents a multi-channel multiplexing method for detecting the integrity of large cloud dynamic data based on trusted third party decision and update of dynamic label information. Assuming that the data collected by the cloud is classified, a management factor is introduced. The multiplex label information is obtained, which is based on trusted third party decision and dynamic label information update to determine whether the file block on the cloud storage server of the user is tampered with or deleted. The simulation results show that the algorithm has better performance of multi-multiplexing large-scale cloud dynamic data integrity detection. The system utilization rate is improved, the calculation cost is less, and the detection accuracy is improved.
【作者单位】： 许昌学院信息工程学院;
【分类号】：TP309;TP333
【正文快照】： 0引言在云存储服务中,为使用户可以随时验证存储在云存储服务器上数据的完整性,对大型云动态数据的完整性检测可以避免云用户存储在其中数据被篡改或删除。因此,研究云计算环境下的大型云动态数据完整性检测算法具有重要意义[1]。传统方法中,提出的基于等级的鉴别跳表(rank-ba

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1381240