云存储数据完整性检测与数据恢复研究

发布时间：2017-03-21 20:07

  本文关键词：云存储数据完整性检测与数据恢复研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算是近年来新兴的一种基于网络的共享基础架构的方法,通过互联网、虚拟化等技术将大量的系统池等资源连接在一起为用户提供一系列更为便捷的服务。云存储系统是一个主要负责对数据进行存储、管理、维护的云计算系统,给人们带来诸多便利的同时,云存储的安全问题也日益突出,其中就包括数据的完整性问题。用户必须有一种行之有效的方案去检测他们存储在云端的数据是否是真实的、无损的、完整的,在检测到数据损坏时如何才能知道错误出现的位置,并从错误中恢复。另外,为了满足用户动态修改文件的需求,该方案不仅需要支持对静态数据的完整性检测,而且还需要进一步支持动态数据操作。本文针对如何检测云数据完整性以及数据恢复做出了以下几个方面的工作:(1)本文一开始介绍了云数据完整性检测的研究现状,对现有的数据完整性检测方法的优劣进行了总结,重点介绍了作为一种擦除码的RS码。(2)针对已有方案的不足之处,本文提出了一个基于RS码的分布式云数据完整性检测模型DIMRS。该模型支持无限次的数据完整性检测,能以低通信开销、高检测率检测出数据损坏。(3)本方案在检测到数据完整性遭到破坏时,利用出错存储节点快速定位技术能够准确定位出出错存储节点,该出错存储节点快速定位技术基于用户预先生成的一系列检验元信息来实现定位。(4)在检测到数据损坏并定位到出错存储节点之后,需要对出错存储节点上的数据进行恢复,本文又提出了一个高效的数据恢复算法。由于本方案对原始文件进行了两轮编码,使其拥有很强的抗损坏能力,在面对大面积、高频率的数据损坏时,依然能够恢复出原始文件。它能以较小的通信开销高概率地恢复出原始文件,对云数据的完整性提供了安全保障。(5)该模型不仅支持静态云数据的完整性验证,还支持动态云数据完整性验证,简单高效地实现了云数据的动态更新、删除、追加和插入操作。
【关键词】：云存储系统 数据完整性检测 错误定位 数据恢复 动态更新
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP333;TP309
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-7
• 1 绪论7-14
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.3 本文主要工作11-12
• 1.4 本文组织结构12-14
• 2 相关技术概述14-25
• 2.1 云存储系统及特性14
• 2.2 云安全14-16
• 2.3 数据完整性16-18
• 2.3.1 云存储中的数据完整性17
• 2.3.2 现有数据完整性检测方法17-18
• 2.4 纠错码技术18-24
• 2.4.1 线性分组码19-21
• 2.4.2 擦除码21-24
• 2.5 本章小结24-25
• 3 基于RS码的云数据完整性检测模型25-35
• 3.1 数据完整性检测模型概述25-26
• 3.2 符号定义26-27
• 3.3 数据完整性检测模型详述27-34
• 3.3.1 准备阶段28
• 3.3.2 编码阶段28-32
• 3.3.3 存储阶段32
• 3.3.4 检测阶段32-34
• 3.3.5 解码阶段34
• 3.4 本章小结34-35
• 4 基于错误定位的云数据恢复技术35-48
• 4.1 出错存储节点快速定位技术35-36
• 4.1.1 错误定位技术35
• 4.1.2 错误定位算法35-36
• 4.2 数据恢复算法36-39
• 4.3 实验与分析39-47
• 4.3.1 实验目的39
• 4.3.2 实验环境39
• 4.3.3 实验一39-40
• 4.3.4 实验二40-42
• 4.3.5 实验三42-45
• 4.3.6 实验四45-47
• 4.4 本章小结47-48
• 5 动态云数据完整性检测48-56
• 5.1 动态云数据完整性检测的意义48
• 5.2 动态操作48-52
• 5.2.1 更新操作48-50
• 5.2.2 删除操作50
• 5.2.3 追加操作50-51
• 5.2.4 插入操作51-52
• 5.3 动态操作实例52-55
• 5.3.1 更新操作53-54
• 5.3.2 追加操作54-55
• 5.4 本章小结55-56
• 6 总结与展望56-58
• 6.1 研究工作总结56-57
• 6.2 研究展望57-58
• 致谢58-59
• 参考文献59-61

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