云计算的出现为各个领域都带来了新的机遇,提供了方便快捷的共享数据方式,由此促进了数据分析、神经网络等领域的发展。但是随之而来的是云上的安全问题,如数据完整问题。虽然云服务商已经提供了容灾备份等机制来确保数据的完整性,但是数据依然面临人工或者软硬件出错带来的威胁。鉴于此,本文的工作围绕着云环境下的数据完整性审计展开,重点关注于共享数据的审计,着力解决敏感信息隐藏、抗恶意管理者等已有问题。主要研究内容分为三个部分。(1)提出了一种支持敏感信息隐藏的安全共享数据审计方案,该方案采用了新的系统模型,提高了之前相关工作中管理者不可信的情况下的安全性。此方案的提出使得共享数据的完整性和真实性能够完全被数据拥有者和研究人员相信。该系统模型还减轻了管理者端计算开销,更加适合大量用户并发提交的场景。(2)为了解决了(1)方案中的证书管理复杂的问题,提出了一种基于身份的签名算法,并在此签名算法的基础上设计了聚合签名用于构造审计方案。且相较于已有的支持敏感信息隐藏的审计方案,有着更加安全的系统模型。新的敏感信息隐藏机制采用用户的私钥的一部分来隐藏敏感信息,减少了随机数带来的存储开销以及文件无法恢复的问题。此外,此方案支持用户直接从云取回数据,而不再是从管理者处间接获取。(3)针对体感网络的应用场景,提出了一种适用于该场景的基于无证书代理签名的审计方案,该方案能够确保由体感网络产生的数据在云存储的完整性。同时此方案针对共享数据的特性,能够支持敏感信息隐藏。但是支持此特性后,导致数据拥有者盲化文件后文件在系统内不可用的问题,由此引入了无证书代理签名机制。并且,通过安全分析证明了该方案具有抗恶意PKG的安全性,能够避免基于身份方案的密钥托管问题。通过性能分析和对比试验可以看出此方案在实现以上功能的同时增加的耗时是可接受的,在签名和审计阶段该方案和其他无证书方案同样高效。