云存储中数据完整性分布式聚合审计方法研究
发布时间：2021-08-03 08:34
随着数据时代的来临,各行各业传统的生产管理方式发生着深刻而具革命性的变化,数据信息作为信息活动的主要对象和核心资源,如何确保管理过程中数据信息的完整性已经成为学术以及实际应用领域共同关注的热点问题。云存储作为一种数据资源存储、使用和管理的有效途径,其在为人们提供存储服务的同时亦面临着巨大的安全挑战。当数据所有者将数据上传到云端后,数据可能会遭受丢失、损坏、恶意攻击和篡改等威胁。数据完整性审计方法作为确保数据安全存放在云端的一种有效途径,其能迅速、准确识别出已损坏的数据,保证数据在篡改后能及时被发现。本文以云存储中数据完整性为研究对象,针对传统的公开审计方案易造成单点故障、审计堵塞等问题,利用Hadoop分布式平台并行处理审计任务,采用基于负载均衡的动态延迟调度算法（LBDDS,The Dynamic Scheduling Based on Heterogeneous Load Balance）,对审计代理节点进行负载分级,基于分布式审计代理节点的实际负载、网络传输速率以及待执行的数据完整性审计任务数量等因素,弹性设置延迟等待的时间阈值,既确保了方案整体审计效率,又在一定程度上兼顾了数据...
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 数据完整性私有审计研究现状
1.3.2 数据完整性公开审计研究现状
1.4 研究内容、方法和技术路线图
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法及技术路线图
1.5 论文组织结构
2 相关技术
2.1 云存储基础
2.1.1 云存储系统架构
2.1.2 云存储特性
2.2 数据完整性相关知识
2.2.1 数据完整性审计通用模型
2.2.2 威胁模型
2.3 Hadoop分布式平台
2.3.1 Hadoop Map Reduce架构
2.3.2 HDFS架构
2.4 灰色预测模型
3 数据完整性分布式聚合审计方案设计
3.1 预备知识
3.1.1 双线性映射
3.1.2 同态标签
3.1.3 公钥密码体制
3.1.4 Hash函数
3.1.5 数字签名
3.2 方案设计目标
3.3 方案算法设计
3.4 方案详细设计
3.4.1 初始化阶段
3.4.2 证据生成阶段
3.4.3 确认审计阶段
3.5 方案性能分析
3.5.1 安全性分析
3.5.2 方案可靠性分析
3.5.3 计算开销分析
3.6 本章小结
4 基于Hadoop的数据完整性分布式聚合审计方案实现
4.1 Hadoop任务调度机制分析
4.1.1 FIFO先入先出调度算法
4.1.2 Capacity Scheduler计算能力调度算法
4.1.3 Fair Scheduler公平调度算法
4.1.4 任务调度算法分析
4.2 方案总体架构
4.3 证据聚合模型
4.3.1 证据聚合框架
4.3.2 证据聚合流程
4.4 基于Hadoop的分布式证据验证模型
4.4.1 分布式证据验证架构
4.4.2 证据验证算法并行执行流程
4.5 基于负载均衡的动态延迟调度模型
4.5.1 空闲审计代理节点到达速率预测
4.5.2 动态延迟等待时间计算
4.5.3 审计代理节点负载分级计算
4.5.4 审计任务调度流程
4.6 本章小结
5 实验及分析
5.1 实验平台搭建与配置
5.1.1 安装与配置JDK
5.1.2 配置IP地址
5.1.3 安装与配置SSH
5.1.4 安装与配置Hadoop
5.2 方案测试及结果分析
5.2.1 数据本地性测试
5.2.2 审计代理节点负载均衡度分析
5.2.3 数据完整性审计整体响应时间比较
5.2.4 分布式审计代理节点性能测试
5.3 本章小结
6 结论及展望
6.1 工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文及成果
本文编号：3319301
【文章来源】：西安建筑科技大学陕西省
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
abstract
1 绪论
1.1 研究背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外研究现状
1.3.1 数据完整性私有审计研究现状
1.3.2 数据完整性公开审计研究现状
1.4 研究内容、方法和技术路线图
1.4.1 研究内容
1.4.2 研究方法及技术路线图
1.5 论文组织结构
2 相关技术
2.1 云存储基础
2.1.1 云存储系统架构
2.1.2 云存储特性
2.2 数据完整性相关知识
2.2.1 数据完整性审计通用模型
2.2.2 威胁模型
2.3 Hadoop分布式平台
2.3.1 Hadoop Map Reduce架构
2.3.2 HDFS架构
2.4 灰色预测模型
3 数据完整性分布式聚合审计方案设计
3.1 预备知识
3.1.1 双线性映射
3.1.2 同态标签
3.1.3 公钥密码体制
3.1.4 Hash函数
3.1.5 数字签名
3.2 方案设计目标
3.3 方案算法设计
3.4 方案详细设计
3.4.1 初始化阶段
3.4.2 证据生成阶段
3.4.3 确认审计阶段
3.5 方案性能分析
3.5.1 安全性分析
3.5.2 方案可靠性分析
3.5.3 计算开销分析
3.6 本章小结
4 基于Hadoop的数据完整性分布式聚合审计方案实现
4.1 Hadoop任务调度机制分析
4.1.1 FIFO先入先出调度算法
4.1.2 Capacity Scheduler计算能力调度算法
4.1.3 Fair Scheduler公平调度算法
4.1.4 任务调度算法分析
4.2 方案总体架构
4.3 证据聚合模型
4.3.1 证据聚合框架
4.3.2 证据聚合流程
4.4 基于Hadoop的分布式证据验证模型
4.4.1 分布式证据验证架构
4.4.2 证据验证算法并行执行流程
4.5 基于负载均衡的动态延迟调度模型
4.5.1 空闲审计代理节点到达速率预测
4.5.2 动态延迟等待时间计算
4.5.3 审计代理节点负载分级计算
4.5.4 审计任务调度流程
4.6 本章小结
5 实验及分析
5.1 实验平台搭建与配置
5.1.1 安装与配置JDK
5.1.2 配置IP地址
5.1.3 安装与配置SSH
5.1.4 安装与配置Hadoop
5.2 方案测试及结果分析
5.2.1 数据本地性测试
5.2.2 审计代理节点负载均衡度分析
5.2.3 数据完整性审计整体响应时间比较
5.2.4 分布式审计代理节点性能测试
5.3 本章小结
6 结论及展望
6.1 工作总结
6.2 展望
致谢
参考文献
攻读硕士期间发表的学术论文及成果
本文编号：3319301
本文链接：https://www.wllwen.com/kejilunwen/jisuanjikexuelunwen/3319301.html
