云存储中动态多副本数据的完整性验证

发布时间：2021-10-28 22:45

　　云存储环境下,如何高效且动态地完成对用户多副本数据的完整性验证是一个极具挑战性的课题.在现有云数据完整性验证方案的基础上提出了一种多副本数据持有性证明方案,通过引入认证的副本哈希数组数据结构实现了多副本文件的可动态更新验证.方案实现了数据的安全存储与更新,并有效保证了数据多副本的隐私安全.安全性分析与实验表明了方案的安全性与有效性. 

【文章来源】：成都大学学报(自然科学版). 2020,39(01)

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

数据完整性验证模型

为了使RHA支持动态操作，构造一个用来存储各个副本验证值的简单数组．在RHA中，存储节点存储的元素为副本文件的验证值π(Ht)．首先计算每个副本数据块的哈希值Ht=(H(m1t),H(m2t)，…，H(mnt))，然后再进行异或运算得到验证值π(Ht)=H(m1t)⊕H(m2t)⊕…⊕H(mnt)，并根据副本编号一次存入数组内．假设n=3且t=3，首先通过哈希函数计算每个副本是数据块的哈希值H(mnt)，然后再进行异或运算得到π(H1)=H(m11)⊕H(m21)⊕H(m31)、π(H2)=H(m12)⊕H(m22)⊕H(m32)、π(H3)=H(m13)⊕H(m23)⊕H(m33)，并存入到数组的相应位置中．RHA的具体构造过程如图2所示．3 多副本数据的完整性验证方案

1)测试标签生成(TagGen)的时间开销．本研究分别测试了文件大小从1 MB逐渐增大到10 MB时计算副本标签的时间开销．其中，每个数据块大小为1 KB．当文件大小逐渐增大时，数据块固定大小不变，则总的数据块数随之增加，生成数据块标签的时间也会逐渐增加，结果如图3所示．从图3可以看出，副本标签的生成时间消耗随着文件大小呈线性增长．2)测试完整性验证过程中证据生成与验证证据的计算开销．文件大小固定为1 MB，然后逐渐增加数据所有者挑战块的个数，挑战的数据块数增加时证据及验证时间如图4所示．从图4可以看出，当挑战块数从50递增到500，证据生成的计算开销随之增大，而验证证据的计算开销基本维持稳定，这是因为随着挑战块个数的增加，证据验证所需的时间仅随着挑战块个数的递增有微小的增加．

【参考文献】：
期刊论文
[1]支持动态操作的多副本数据完整性验证方案[J]. 刘洪宇,丁奕文,陈雷霆.  计算机应用研究. 2019(09)
[2]基于BLS的多用户多副本数据持有性批量审计[J]. 陈何峰,林柏钢,杨旸,吴阳.  密码学报. 2014(04)
[3]安全云存储系统与关键技术综述[J]. 傅颖勋,罗圣美,舒继武.  计算机研究与发展. 2013(01)



本文编号：3463453