由于可以为组织和个人提供了随需应变的外包数据服务，因此云存储越来越受到人们的重视。然而，其发展最严重的障碍之一是用户不能完全信任云存储服务器，很难确定云存储服务器是否符合他们对数据安全的期望。因此，找到有效的数据完整性验证技术以增强数据所有者对云存储的信任和信心是至关重要的。如今研究者们提出了很多解决云存储中数据完整性验证问题的方案，但是这些方案在安全性和性能方面仍旧存在缺陷。本文针对如何安全高效地实现数据完整性验证做了如下的研究：　　1、提出一个基于代数签名和椭圆曲线的公开数据完整性验证方案。利用代数签名来计算数据标签，并结合椭圆曲线和代数签名来实现完整性验证大大减少了验证的计算花费和通信代价。除此之外，两者的结合还有效地阻止了恶意的云存储服务器发起的伪造攻击、替换攻击以及重放攻击。设计一个新的数据结构——分治哈希链表，结合分治哈希表和链表的优势，减少了数据在更新时的各种花费，提高了数据的更新效率。为了进一步提高可信第三方的验证效率，拓展本方案实现对多个用户的数据同时进行验证，即—批量数据验证。除此之外，为了保护数据的隐私，加密待上传的数据，一方面保证了云存储中敏感数据的安全，另一方面保证数据在验证过程中的隐私安全。最后，通过安全性分析以及真实的仿真实验，来表明提出的方案是可证明安全的并且在实际应用中是可实现的。　　2、提出一个基于身份的公开数据完整性验证方案。大多数现有的数据完整性验证方案都是基于PKI(Public Key Infrastructure)系统实现的，对于这些方案来说，用户需要管理由密钥生成中心生成的密钥证书。对于公开的数据完整性验证方案来说，验证者在验证数据的完整性时需要额外的花费来验证密钥证书的真实性，这就造成了复杂的密钥管理以及昂贵的密钥证书生成、验证以及更新花费问题，尤其对整个企业使用同一个云存储服务的情况下。在基于身份的公开数据完整性验证方案中，可信第三方可以利用用户的身份作为公钥来对数据的完整性进行验证。消除了复杂的密钥管理问题，减少了方案的验证成本。除此之外，利用椭圆曲线生成数据标签以及验证数据的完整性，减少了方案的计算花费和通信代价，提高了方案的验证效率。最后，通过安全性分析以及真实的仿真实验来评估提出的方案，使得方案更具有说服力。