本文简单介绍了云计算和云存储,根据国内外云数据安全的现状,分析了现有的云存储平台在数据的完整性检测方面的不足之处,在云数据的完整性方面对云存储平台进行改进,提出了云数据完整性检测模型IDBRS(Integrality DetectionBased on Reed-Solomon code),设计和实现了基于IDBRS模型的云数据完整性检测系统IDBRS和数据恢复系统,并提出了存储节点动态分级管理机制,增强了云数据的安全性和可靠性。论文首先介绍了云存储体系结构及现有的安全机制,分析了现有的数据完整性检测技术的优缺点,详细介绍了擦除码的相关知识,重点介绍了RS码的工作原理及其在云数据完整性检测与保护方面的应用。然后,从云数据完整性的公共检测能力、动态数据的支持、计算与通信开销等几个方面,对现有方案进行了分析,针对现有方案的不足,提出了云数据完整性检测模型IDBRS,并给出了基于IDBRS模型的云数据完整性检测方案,该方案无需在客户端保存验证码等元数据,就能实现云数据的完整性检测,并具有公共检测能力,在减少存储开销的同时,还消除了因元数据丢失而产生的安全隐患。其次,设计了云数据恢复系统,并提出存储节点动态分级管理机制,以便更好地对存储节点进行管理,该机制既增强了数据的安全性和可靠性,又能提高云数据完整性检测效率。最后,对云数据完整性检测方案IDBRS和数据恢复系统进行了实验测试和结果分析。实验表明IDBRS检测方案能够有效地对云数据进行完整性检测,并具有较低的存储和通信开销,数据恢复系统能够保障数据的可靠性和安全性。