基于存储证据的云端数据完整性验证机制研究

发布时间：2017-04-25 18:15

  本文关键词：基于存储证据的云端数据完整性验证机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着云时代的快速到来,云计算得到了迅猛的发展。云计算不仅仅是简单的将应用软件和数据库放到中心化的大规模数据中心,而是具有更大的灵活性,允许任意端点参与云服务交互,这点在云存储服务中得到了体现。云存储也为海量数据存储提供了一种全新的服务模式。由于数据交给第三方的外包服务商提供的云服务器来管理,用户最终失去了对数据的控制权。所以,云存储面临了许多安全问题,其中云端数据完整性的验证就是其中之一。传统的完整性验证方法需要将所有数据下载到本机才行,这种方法对于数据量极为庞大的云存储来说是不适用的。目前数据完整性验证中存在的主要问题有数据分块,计算开销,有限次验证,公开验证等。本文针对数据分块和计算开销问题,分析三方验证模型和CBF算法,并对CBF算法进行了改进,主要工作如下:(1)针对云存储中因为数据更新而引起的分块变化,从而增加计算开销的问题,本文提出使用基于半监督聚类的方法来指导文件分块,通过使用半监督聚类算法ICop-Kmeans对文件进行预处理,减少数据更新对文件分块的影响,节省计算开销。(2)本文采用CBF校验元,使用新的快速哈希函数,用于验证云存储中动态数据的完整性。利用了快速哈希函数计算开销上的优势和CBF算法高空间效率的特点,节省了存储,通信和计算开销,还降低了数据分块对算法的影响。(3)结合基于半监督聚类的数据分块和三方验证模型给出了本文的改进的CBF数据完整性验证模型。最后通过理论分析和实验看出,算法在数据动态变化情况下,能以较低的存储空间代价实现了在文件更新周期内轻量级的完整性验证,尤其是在挑战-应答过程中,大大降低了云服务器和第三方验证方在计算方面的开销。
【关键词】：云存储 数据完整性验证 数据分块 半监督聚类 计数型布鲁姆过滤器
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要5-6
• 英文摘要6-11
• 第1章 绪论11-16
• 1.1 研究目的和意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 研究内容14-15
• 1.4 论文结构15-16
• 第2章 相关研究16-26
• 2.1 云存储系统16-17
• 2.2 云存储系统中的安全问题17-20
• 2.2.1 云存储中数据完整性验证问题18
• 2.2.2 云存储中其他安全问题18-20
• 2.3 数据完整性验证算法20-23
• 2.3.1 基于哈希函数和对称密钥学的数据完整性验证算法21-22
• 2.3.2 基于RSA公钥技术的数据完整性验证算法22-23
• 2.3.3 基于BLS短签名的数据完整性验证算法23
• 2.4 现有算法性能比较23-25
• 2.5 本章小结25-26
• 第3章 基于半监督K-means算法的数据分块26-35
• 3.1 问题提出26-27
• 3.2 k-means算法和半监督学习27-30
• 3.2.1 k-means算法27
• 3.2.2 半监督学习27-30
• 3.3 基于半监督k-means算法的数据分块30-32
• 3.3.1 半监督K-means算法30
• 3.3.2 改进的半监督K-means算法30-32
• 3.4 算法比较32-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第4章 基于CBF的校验元算法35-52
• 4.1 问题提出35
• 4.2 CBF算法35-37
• 4.3 基于CBF算法的校验元生成37-43
• 4.3.1 校验元数据结构37-41
• 4.3.2 哈希函数选择41
• 4.3.3 数据分块41-43
• 4.4 算法分析43-46
• 4.4.1 概率性校验元43-44
• 4.4.2 数据动态性44-45
• 4.4.3 有限次问题45
• 4.4.4 计算和存储开销分析45-46
• 4.5 算法实验测试46-51
• 4.6 本章小结51-52
• 第5章 数据完整性验证模型52-66
• 5.1 数据完整性验证模型52-53
• 5.2 数据完整性验证算法53-57
• 5.2.1 符号定义53
• 5.2.2 算法描述53-55
• 5.2.3 正确性与安全性分析55
• 5.2.4 抽查机制55-57
• 5.3 性能分析57-59
• 5.3.1 计算代价57
• 5.3.2 存储通信代价57-59
• 5.4 模拟实验59-65
• 5.4.1 模型设计59-60
• 5.4.2 实验环境60
• 5.4.3 实验结果60-65
• 5.5 本章小结65-66
• 第6章 总结与展望66-68
• 6.1 总结66
• 6.2 展望66-68
• 参考文献68-71
• 致谢71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈兰香;;一种基于同态Hash的数据持有性证明方法[J];电子与信息学报;2011年09期

2 周恩光;李舟军;郭华;贾仰理;;一个改进的云存储数据完整性验证方案[J];电子学报;2014年01期

3 李昆仑;曹铮;曹丽苹;张超;刘明;;半监督聚类的若干新进展[J];模式识别与人工智能;2009年05期

4 郭云川;方滨兴;殷丽华;周渊;;一种面向移动计算的机密性与完整性模型[J];计算机学报;2013年07期

5 林闯;苏文博;孟坤;刘渠;刘卫东;;云计算安全:架构、机制与模型评价[J];计算机学报;2013年09期

6 余星;胡德敏;黄超;;细粒度云存储数据完整性检测方法[J];计算机应用;2014年01期

7 王玲;薄列峰;焦李成;;密度敏感的半监督谱聚类[J];软件学报;2007年10期

8 高滢;刘大有;齐红;刘赫;;一种半监督K均值多关系数据聚类算法[J];软件学报;2008年11期

9 谢鲲;文吉刚;张大方;谢高岗;;布鲁姆过滤器查询算法[J];软件学报;2009年01期

10 陈龙;王国胤;;一种细粒度数据完整性检验方法[J];软件学报;2009年04期

  本文关键词：基于存储证据的云端数据完整性验证机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：326826