基于同态加密的动态多副本数据持有性验证方法研究

来源 :西安建筑科技大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zfbandfsy
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在云存储环境下,如何高效、动态地完成多副本数据的完整性审计是一项极具挑战性的问题。数据所有者为了节约存储成本,通过远程服务将数据外包存储在云服务端。由于云服务提供商(CSP)不完全可信,因而外包数据的安全性将受到严重威胁。另一方面,CSP为了节省存储成本,可能会恶意删除、篡改一些不经常使用的数据或资料副本,因此数据所有者(DO)或第三方审计(TPA)需要定期验证按照服务等级协议(SLA)要求存储的多个数据副本的完整性。本文主要研究工作如下:1.本文研究并提出了一个基于ElGamal加密的动态多副本数据持有性验证方法。首先利用BLS(Boneh-Lynn-Shacham)签名和双线性映射方法实现了多副本的批量审计,避免了CSP与TPA之间的多次交互,从而降低审计过程中的通信开销;其次在各副本编号与文件连接后,利用ElGamal密码系统生成副本文件,在用户数据预处理阶段引入随机掩码实现对CSP合谋攻击的防范,并将文件标志和块位置信息添加到数据块标签中,以保证其安全性,且支持高效的动态操作;最后对验证方法的安全性进行了理论分析和实验比较。结果表明本方法在安全性、通信、计算开销方面的性能优于已有的方法,提高了文件存储和验证的效率,减少了计算开销。2.基于增量存储的多副本文件版本控制方法(Multiple Replica File Version Control Method,MRFVCM)是对动态多副本数据持有性验证方法的扩展,支持基本文件版本管理。数据所有者加密数据,创建多个副本并将其存储在云端,当更新数据时,数据文件不被直接更新,而是将增量更新。在使用MRFVCM时,数据所有者仍然可以使用动态多副本数据持有性验证方法来验证云存储的多个副本和增量的完整性。通过理论分析和实验验证,本方法能够准确验证多副本数据的完整性,同时支持数据动态更新。
其他文献
IB(Information Bottleneck)方法起源于率失真理论,是一种有效解决复杂优化问题中数据压缩和信息保存的方法学。在机器学习领域中,IB方法多用于模式提取,并形成了多个版本的I
随着计算机通信网络、流媒体和压缩等技术的发展和应用,数字内容服务己成为软件产业乃至整个信息产业中发展最快、最具市场前景的领域。但是数字内容很容易就被复制、篡改和
稀有类分类问题是数据挖掘与机器学习的一项难点任务,在典型的二元分类问题中,稀有类(或正类)的样本数远小于多数类(或负类)的样本数。传统的分类方法倾向于最小化训练误差,
图像的两大基本特征是颜色和形状,研究表明大脑对颜色和形状的处理是分开进行的,为了最后识别图像大脑必须把颜色和形状最终进行特征绑定。脑认知一直以来是人们的研究热点,
随着数字化技术、网络信息技术以及多媒体通信技术的不断发展,视频图像的传播越来越广泛,传输的信息量也逐渐增大,因此对视频文件进行压缩编码成为视频领域的研究热点。H.264
伴随着互联网技术的飞速发展,数字产品的传播也得到了极大的方便,不过随之而来的副作用也引起了人们的广泛关注和重视。其中软件作为一种典型的数字产品,其开发需要耗费大量
Web从产生到现在已经发展了超过20年,它最初产生时的主要目的是方便全世界的科学家共享信息。但是随着网络的发展,如今web的功能已经发生了很大的改变,网站内容日益丰富,Web
入侵检测系统作为网络安全防护的重要手段之一,目前已得到越来越多的重视。将数据挖掘中的算法应用到入侵检测技术中是把入侵检测系统智能化的重要一步。由于入侵检测系统在
行人检测是目标检测的一个分支,它旨在将行人从连续的视频帧或单帧图像中准确的定位并分割出来,是计算机视觉领域最为活跃也最富挑战性的课题之一。本文对行人检测算法的研究,旨
在信息化程度高度发达的今天,随着高技术武器的不断发展和致伤武器的多样化及其在战争中的广泛应用,不但导致短时间内出现大量的伤病员,而且使得伤情变得复杂。这对长期处于和平