低成本、高扩展性云存储服务的出现,越来越多用户选择将自己的数据转移到云服务器上,这很大程度上地节约了用户数据的存储开销和后期维护成本。但与此同时,用户也失去了对远程数据的绝对管控权,因此存储在云服务器上的数据信息完整性对用户而言是未知的。故用户需要通过一种高效的审计机制确认云服务器完整地保存了数据。用户随时访问存储在云端的数据,还可能需要修改已保存在云端上的数据。在此应用场景下,数据完整性验证的内容还应包含:云服务器是否正确无误地更新了用户的数据。此外,多副本存储用户数据文件是保障和提高存储服务质量的重要方式。在多副本存储条件下,还需要对部署在各个服务器上的副本信息审计其完整性。针对以上数据完整性验证需求,本文主对支持动态更新的数据完整性审计方案与多副本数据完整性审计方案进行了研究与分析。首先,分析现存的动态数据完整性审计方案,提出基于链表多分支路径树(Single Linked List Large Branching Tree,SLBT)的数据完整性验证机制,SLBT与李勇、姚戈提出的多分支路径树(Large Branching Tree,LBT)相比较,SLBT的高度随着链表的存储空间增加而降低,树的高度降低意味着构建树结构时所占用的中间节点将减少,中间节点的减少提高了数据的空间存储效率;树的高度降低意味着根节点的计算复杂度降低,因而降低了云存储服务器的计算开销。通过实验证明了该机制在数据存储效率上得到了有效的提升。其次,通过对现有支持多副本数据完整性审计方案研究与分析,本文提出基于BLS签名的多副本数据持有性审计方案。在本方案中,多个副本同时只对应一份标签值,大大地减少了验证所需的认证标签信息,从而有效地降低了系统中认证标签的计算、通信及存储开销;通过引入种子映射表,解决了多副本同步修改数据的问题,支持对多副本执行动态更新。最后通过理论分析和实验仿真,本文提出的方案能够正确地并高效地验证多个副本数据的完整性。