云存储中能量有效的数据完整性校验算法研究

发布时间：2017-09-17 23:28

  本文关键词：云存储中能量有效的数据完整性校验算法研究

  更多相关文章： 云存储 数据完整性校验 Cube检测 能量有效性 校验任务分配

【摘要】：云存储提供的动态易扩展的虚拟化资源服务方式为用户存取数据带来了极大便利,但也使得用户数据完整性遭受诸如攻击者主动破环、服务器硬件错误、人为操作失误等因素的威胁,数据完整性校验成为解决这一问题的重要手段。目前,许多可证明数据持有方案或可恢复性证明方案可以快速校验一批数据块的完整性,但当校验失败时,不能快速有效的识别出受损数据的位置。另外,这些方案没有考虑移动云存储环境中移动设备承担校验者时的能耗问题；而且对受数据的特点、数据访问量、数据重要程度等因素影响的用户弹性校验需求也缺乏研究。为了实现数据校验的能量有效性,本文首先利用数据标签合并及信息盲化技术,设计了一种高效的基于立方体“三维定位”思想的Cube数据损坏检测方法,在保证检测过程中用户数据机密性的同时,实现了云存储中受损数据的高效检测。在此基础上,利用多个校验者(或称校验组)进行数据校验,并对校验完成时间预估计,设计了一种能量有效的云存储校验任务分配算法EEAVT,有效提高移动校验者校验的效率及可靠性,同时在满足用户弹性校验需求情况下达到了数据校验过程的能量有效性。理论分析和实验评估表明Cube检测方法具有较高的坏块检测能力,且大多数情况通过一轮检测就可以发现挑战块中所有坏块,有效降低了检测过程的传输消耗和计算消耗,实现了损坏数据的高效检测。而EEAVT能够在满足用户校验需求的同时,通过动态调整校验任务的分配来有效降低校验过程的能耗,具有更高的校验效率和可靠性,实现了数据校验过程的能量有效性。
【关键词】：云存储 数据完整性校验 Cube检测 能量有效性 校验任务分配
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP333
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 引言11-19
• 1.1 研究背景11-13
• 1.2 数据完整性校验13-14
• 1.3 研究现状14-17
• 1.4 组织结构17-19
• 第2章 相关工作19-32
• 2.1 云存储系统概述19-22
• 2.1.1 GFS系统19-20
• 2.1.2 Dynamo系统20-22
• 2.2 数据完整性校验算法22-29
• 2.2.1 技术基础22-25
• 2.2.2 基于RSA的校验算法25-26
• 2.2.3 基于BLS的校验算法26-28
• 2.2.4 典型算法比较28-29
• 2.3 能量有效性研究29-31
• 2.4 本章小结31-32
• 第3章 数据损坏的检测算法32-53
• 3.1 模型与问题描述32-37
• 3.1.1 校验模型32-33
• 3.1.2 安全威胁33
• 3.1.3 提出问题33-37
• 3.1.4 设计目标37
• 3.2 算法设计37-43
• 3.2.1 符号定义37-38
• 3.2.2 构建挑战立方体38-40
• 3.2.3 判定损坏块40-41
• 3.2.4 损坏数据检测算法41-43
• 3.3 安全性分析43-46
• 3.4 性能分析46-47
• 3.5 实验模拟47-52
• 3.5.1 数据损坏分散模型47-48
• 3.5.2 实验结果48-52
• 3.6 本章小结52-53
• 第4章 能量有效的校验任务分配算法53-66
• 4.1 模型与问题描述53-55
• 4.1.1 校验任务分配模型53-54
• 4.1.2 云服务器资源响应模型54
• 4.1.3 提出问题54-55
• 4.1.4 设计目标55
• 4.2 算法设计55-60
• 4.2.1 符号定义56
• 4.2.2 数据校验能耗56-58
• 4.2.3 预估计校验时间58
• 4.2.4 能量有效任务分配58-60
• 4.3 算法分析60-61
• 4.4 实验模拟61-65
• 4.4.1 估计校验时间62
• 4.4.2 实验结果62-65
• 4.5 本章小结65-66
• 第5章 总结及展望66-68
• 5.1 总结66-67
• 5.2 展望67-68
• 参考文献68-73
• 攻读学位期间的研究成果目录73-74
• 致谢74

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本文编号：872027