云存储数据完整性校验中数据抽样算法的研究

发布时间：2017-04-07 07:15

  本文关键词：云存储数据完整性校验中数据抽样算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：云计算（cloud computing）通过互联网提供动态易扩展的虚拟化资源服务方式，为大数据存储和管理提供了全新的模式。越来越多的用户数据被存放到云服务器，使得这些数据所有者在享受这种便利服务的同时也丧失了对数据的实际控制权。尤其是当数据存放在不可信的云服务提供者的服务器中时常面临数据遭受丢失或损坏的威胁，数据完整性校验成为解决这一问题的重要手段。 大数据存储下的数据完整性校验目前以简单随机抽样方法来进行抽样校验。具体实施时首先将文件划分成一定数量的数据块进行随机抽取，以应对数据频繁更新时可能出现的潜在数据丢失或损坏。然而这种抽样方法在处理数据块的连续丢失或损坏时显得有些滞后。为此，本文以保证数据校验可公开性和安全性的三方校验模型为基础，提出一种基于随机马尔科夫决策过程的抽样校验方法。通过分析每个独立数据块的状态和损坏数据块之间的关联性，采用随机马尔科夫决策过程来制定数据块在校验中的抽取策略，以解决简单随机校验方案在数据块发生连续丢失或损坏情况时发现时间长的问题。此外，从抽样数据块数量、校验轮数和校验时间间隔等方面进行了进一步的抽样校验优化。 最后，通过理论分析和实验分析，在数据完整性校验中采用基于随机马尔科夫决策过程的数据抽样算法，在计算代价和网络传输开销相同的条件下，面对连续损坏的数据块，校验同等数量数据坏块时所需要的校验时间明显减少，在同等校验时间时所检测到的数据坏块数量明显增多。而在面对非连续损坏的数据块时，所需校验时间和检测到的数据坏块数量相似，因此，，本文提出的数据抽样算法提升了数据完整性校验的效率。
【关键词】：云存储 数据完整性校验 抽样方法 马尔科夫决策过程
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目录8-10
• 1 绪论10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 数据完整性校验11-12
• 1.3 研究现状12-13
• 1.4 本文组织结构13-14
• 2 技术基础14-25
• 2.1 云存储系统概述14-18
• 2.2 基于同态技术的数据完整性校验18-21
• 2.3 数据抽样技术21-24
• 2.4 本章小结24-25
• 3 基于随机马尔科夫决策过程抽样方法25-37
• 3.1 系统模型25-28
• 3.2 问题提出28-29
• 3.3 马尔科夫链29-31
• 3.4 随机马尔科夫决策过程数据抽样31-36
• 3.5 本章小结36-37
• 4 数据校验抽样算法设计37-47
• 4.1 符号定义37
• 4.2 数据抽样的关键参数确定37-40
• 4.3 数据完整性校验算法设计40-41
• 4.4 校验算法的安全性分析41-43
• 4.5 抽样算法性能分析43-46
• 4.6 本章小结46-47
• 5 实验分析47-57
• 5.1 实验设计47-49
• 5.2 实验结果49-56
• 5.3 本章小结56-57
• 6 总结及展望57-59
• 6.1 总结57-58
• 6.2 展望58-59
• 参考文献59-64
• 攻读学位期间的研究成果目录64-65
• 致谢65

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前7条

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  本文关键词：云存储数据完整性校验中数据抽样算法的研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：289922