基于云灾备的数据安全存储现状研究

云存储环境中数据安全存储的研究可以推动云计算的发展,具有重要的理论意义和实用价值.本文介绍了云计算与云灾备的特征;针对灾难备份数据的一些特性,探讨了云灾备数据安全存储面临的挑战;针对云灾备环境中数据安全存储的可用性、机密性及完整性问题,对国内外利用网络存储的数据安全存储的三种关键技术进行了对比分析,总结了各自的优缺点.     

加强云存储数据安全

云存储服务是众多云服务中最著名的服务之一．它为用户提供了一个经济又简单的数据存储方式。然而,为了保证云端数据的安全性,云系统需要为每一份数据维护多份副本,极大的降低了空间利用率。本文提出了一个空间高效的、面向用户的、安全、可调节数据存储方案。方案在有效提高云端系统空间利用率的条件下．可以保证用户数据的存储安全性,并允许用户根据实际安全需求自定义备份数据数量。此外．本方案还可以为用户的备份数据提供一定程度上的数据机密性．并让用户在下载数据时可以选择不同安全级别的传输方式。     

云存储数据安全技术研究

云计算能降低应用成本、提高计算效率而受到企业及个人用户的青睐,但云数据的安全问题频出,影响了云计算的发展。本文依托于数据安全三要点,将主流的云存储数据安全技术从数据加密、访问控制及安全审计三个方向进行了评述。其中数据加密按照位置以及技术进行分类探讨;访问控制领域、安全审计方向将主流的技术、模型进行介绍和评述。并通过对近两年的技术路线分析发现,区块链技术已经逐渐和云存储安全结合起来,实现了依托于区块链的访问控制和安全审计模型。     

浅谈云存储及安全性

近年来,维持数据中心正常运作的运维成本正在急剧地增长,对于中等规模数据中心的影响尤其明显。一种有效节省成本的办法是用云计算和云存储来取代传统数据中心的运维管理。中小型企业可以购买云计算能力和云存储服务,就像是支付水电费一样简单。本文将会对云存储继续详细介绍,并对云存储的安全性进行分析。     

基于云存储的数据安全策略分析与研究

云计算机技术是目前信息技术发展的热门领域之一,基于云环境的数据存储服务也迅速发展,使得越来越多的企业和个人享受到了云存储带来的高效、便捷、低成本的服务,但同时云存储的安全问题也备受用户的关注,文章阐述了云存储的基础知识和系统架构,分析了云存储的发展现状,并针对云存储的安全给出了一些防范策略。     

浅谈云存储的安全性

云计算带来的云存储服务,为用户带来了新的数据存储方式和资源共享模式,方便了人们的生活和工作,但云环境面临的挑战还很多,如何确保云存储的安全是必要的,本文介绍了几种云存储的安全策略.     

探析云存储与数据安全

随着移动通信技术的发展,数据在网络中的存储与使用被重新定义,云计算和云平台改变了数据存取的传统方式,云端数据存储应云而生.云存储的数据安全问题也渐渐显露,逐渐引起了用户注意.云存储方便了用户的使用且无需维护和购买移动存储设备,但是其安全问题也伴随数据存取的始终.聚焦于云存储技术及其数据安全,简述了现有的云存储技术及其数据安全.     

云存储及对云计算的影响分析

进入21世纪,人类进入了一个信息爆炸的时代,为了处理过于庞大的数据量,云计算的概念应运而生。文章第一部分对云计算和云存储的概念进行介绍;第二部分描述云存储在云计算中的作用;第三部分主要分析云存储对于云计算的安全性的影响;第四部分分析云存储与云计算高效性之间的关系;第五部分对云存储的未来进行展望。     

云存储安全网关关键技术研究

云存储安全网关能够提供安全、高效的数据存储备份服务,克服传统存储备份服务的不足。阐述了云存储网关的研究现状。总结了现有云存储网关研究相关的一些关键技术,其中包括多租户下的数据隔离和隐私保护,访问性能优化和重复数据删除技术,数据访问管理技术和透明加密技术。最后,总结全文并指出云存储网关未来的研究方向。     

面向大规模数据备份的云存储网关研究

越来越多的用户选择将数据存储备份到云端,但同时数据管理权和所有权的分离致使数据安全隐患越发突出。用户对海量数据的存储备份和安全性护需求越来越高。介绍云存储网关备份的优势,阐述了云存储网关的研究现状,研究了现有云存储网关的关键技术和系统架构。     

云环境中数据存储的安全机制研究

本文针对因网络的广泛应用而产生的数据存储的安全问题,在云计算技术的基础上,从数据及身份的保密性、完整性保护和用户身份及操作的隐私保护两个方面归纳出了在云环境下数据存储的安全机制,并总结了其安全问题的解决方法。     

云存储安全技术综述

将云存储相关的安全技术问题归结为5类(用户需求3类,服务商需求2类),并结合最新学术研究成果逐一进行阐述。分析表明云存储安全技术涉及面广、风险高。相关技术发展至今,产生了一些很好的成果,但仍然有很多问题尚未解决,需要进一步深入研究。     

Understanding and predicting students' intention to use mobile cloud storage services

The challenges of mobile devices such as limited bandwidth, computing, and storage have led manufacturers and service providers to develop new value-added mobile services. To address these limitations, mobile cloud computing, which offers on-demand services including platforms, infrastructure, and software have been developed. This study attempts to build a significantly improved research framework based on the Technology Acceptance Model in order to identify factors that affect students' attitudes toward and intentions in using mobile cloud storage services. A structural equation model was used to assess the proposed model based on the data collected from 262 undergraduate students. Results show that perceived usefulness, subjective norm, and trust have a significantly positive effect on the attitude, which in turn is a significant predictor of behavioral intentions. The research model, which explains 82% of the variance in attitudes toward using mobile cloud storage services has a strong predictive power. The findings have both theoretical and practical implications for academics, managers, and educational institutions.     

细粒度云存储数据完整性检测方法

在云存储服务中,为了使用户能够方便快捷知道其所存在云端服务器上数据的完整性,提出了一种细粒度云存储数据完整性检测方法。将文件分割成文件子块继而分割成基本块,通过引入双线性对和用户随机选择待检测数据块能无限次检测数据的完整性,此外通过可信第三方的引入解决云用户和云供应商纠纷,实现云存储数据的公开验证性。然后给出了所提出方法的正确性和安全性分析,通过实验证明了该方法能较好地检测云存储数据的完整性。     

Entangled cloud storage

Entangled cloud storage (Aspnes et al., ESORICS 2004) enables a set of clients to “entangle” their files into a single clew to be stored by a (potentially malicious) cloud provider. The entanglement makes it impossible to modify or delete significant part of the clew without affecting all files encoded in the clew. A clew keeps the files in it private but still lets each client recover his own data by interacting with the cloud provider; no cooperation from other clients is needed. At the same time, the cloud provider is discouraged from altering or overwriting any significant part of the clew as this will imply that none of the clients can recover their files.We put forward the first simulation-based security definition for entangled cloud storage, in the framework of universal composability (Canetti, 2001). We then construct a protocol satisfying our security definition, relying on an entangled encoding scheme based on privacy-preserving polynomial interpolation; entangled encodings were originally proposed by Aspnes et al. as useful tools for the purpose of data entanglement. As a contribution of independent interest we revisit the security notions for entangled encodings, putting forward stronger definitions than previous work (that for instance did not consider collusion between clients and the cloud provider).Protocols for entangled cloud storage find application in the cloud setting, where clients store their files on a remote server and need to be ensured that the cloud provider will not modify or delete their data illegitimately. Current solutions, e.g., based on Provable Data Possession and Proof of Retrievability, require the server to be challenged regularly to provide evidence that the clients’ files are stored at a given time. Entangled cloud storage provides an alternative approach where any single client operates implicitly on behalf of all others, i.e., as long as one client’s files are intact, the entire remote database continues to be safe and unblemished.     

一种基于同态标签的动态云存储数据完整性验证方法

在云存储服务中,为使用户可以随时验证存储在云存储服务器上数据的完整性,提出一种基于同态标签的动态数据完整性验证方法。通过引入同态标签和用户随机选择待检测数据块,可以无限次验证数据是否完好无损,并支持数据动态更新;可信第三方的引入解决了云用户与云存储服务供应商因数据完整性问题产生的纠纷,实现数据完整性的公开验证;然后给出该方法的正确性和安全性分析,以及该方法的性能分析;最后通过实验验证了该方法是高效可行的。     

云计算存储数据安全访问控制机制研究

传统控制机制存在角色分配不合理、加密解密时间耗费长、用户不能安全访问等问题,提出研究一种云计算存储数据安全访问控制机制。根据角色加密原理,构建角色加密混合云存储框架,为了更好访问子系统中各个模块,对用户可信度与行为监控进行分析,以此实现动态监控访问控制机制。通过实验验证可知,该机制能够有效进行角色分配,并对加密、解密和用户访问进行准确控制。     

一种新的云存储服务模型研究*

如何用可生存理论与技术来增强存储服务的可生存性是一个重要的研究内容。本文提出了一种基于云存储的可生存存储服务模型,对模型架构进行了详细设计和构造,并分别采用了一种存储服务模型可用性的度量方法(资源分配失效概率模型)进行了分析,通过该方法分析可得本文提出的可生存云存储服务模型能够满足较高的可生存性的需要。     

基于Kubernetes的云原生海量数据存储系统设计与实现

为应对云原生技术的日益发展与普及伴随的云上数据量的激增及该技术在性能与稳定性等方面所出现的瓶颈,提出了一种基于Haystack的存储系统。该存储系统在服务发现、自动容错与缓存方面进行了优化,更适用于云原生业务,以满足数据采集、存储与分析行业不断增长且频次较高的文件存储与读写需求。该存储系统使用对象存储模型来满足高频海量的文件存储,为使用该存储系统的业务提供简单而统一的应用程序接口,应用了文件缓存策略提升资源利用率,同时利用Kubernetes丰富的自动化工具链使该存储系统比其他存储系统更容易部署和扩展且更稳定。实验结果表明,该存储系统在读多于写的大规模碎片数据存储情境下相比目前主流的对象存储与文件系统均有一定的性能与稳定性提升。