基于哈希链的软件定义网络路径安全

针对软件定义网络中，控制器无法保证下发的网络策略能够在转发设备上得到正确执行的安全问题，提出一种新的转发路径监控安全方案。首先以控制器的全局视图能力为基础，设计了基于OpenFlow协议的路径凭据交互处理机制；然后采用哈希链和消息验证码作为生成和处理转发路径凭据信息的关键技术；最后在此基础上，对Ryu控制器和Open vSwitch开源交换机进行深度优化，添加相应处理流程，建立轻量级的路径安全机制。测试结果表明，该机制能够有效保证数据转发路径安全，吞吐量消耗比SDN数据层可信转发方案（SDNsec）降低20%以上，更适用于路径复杂的网络环境，但时延和CPU使用率的浮动超过15%，有待进一步优化。     

网络数据库环境下的数据完整性

在一个大型的数据库管理系统中,最核心的部分是数据的操纵与管理。优良的数据库设计使系统维护容易、编程简单,并能加快开发速度。在数据库的设计开发过程中,应充分考虑分布式并发控制,力求系统协调工作,保证结果的正确性、数据库的完整性;当系统有冗余数据时,要尽可能使系统以最小的开销保证各冗余副本的一致性。 一般地说,数据完整性是指存储在数据库中的数据的一致性。主要体现在以下三个方面:实体完整性(Entity Integrity)、域完整性(Domain Integrity)、参照完整性(Referenfial     

关系数据库的数据完整性保护模型

本文研究了关系数据库数据完整性的主要类型和性质，给出了一个完整性保护的模型。该模型支持实体完整性，引用完整性和用户定义完整性等主要类型的完整性保护，同时还解决了嵌入引用，传递引用和冗余引用所引起的数据完整性问题。     

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。     

基于分布式认证的完整性保护数据融合方案

针对无线传感器网络(WSN)数据融合中存在的数据完整性保护问题,在双簇头安全融合(DCSA)方案的基础上,提出一个安全高效的数据融合方案,通过在节点间加入对称密钥,采用分布式验证方法,使节点认证与融合同时进行,在向上融合的过程中立即证实子节点融合数据的完整性。同时,利用红黑簇头的监督特性,能够定位恶意节点,增强抗共谋攻击能力。实验结果表明,所提方案在保证与DCSA相同安全等级的前提下,能够及早检测并丢弃错误数据,提高了完整性检测机制的效率,且具有更低的网络能耗。     

基于MHT的云环境下数据完整性检验方案

云计算环境下数据量十分庞大,传统的基于MHT的数据完整性检验方案在快速和低开销2个优点上不能较好地兼备。提出的MHB-Tree方案增加了树中节点包含的信息量,缩小了检验大量数据时所需要构建的树的规模,结合平衡二叉树特性保证树的结构不变,有利于数据节点的增加和删除。结果证明方案可以在保证安全性能的情况下提高完整性检验的效率,并节省了较大的时间和空间开销。     

QLogic可靠性——“值得信赖”

正什么是可靠性?或者更准确地说,可靠性对您来说意味着什么?想想我们在日常是如何使用"可靠"一词,就会发现它可用的范围很广泛,从可靠的厨房电器到值得信任的信息来源等,无所不包。一直以来,QLogic都专注于为业内提供最具可靠性的数据连接解决方案。QLogic的光纤通道、融合网络和以太网适配     

基于OpenShift的非均衡数据完整性评估

设计并实现了一个基于OpenShift云计算环境的数据质量评估平台,对非均衡数据的完整性常规指标和专用指标具有评估功能。     

基于同态哈希函数的云数据完整性验证算法

云存储已经成为未来存储发展的一种趋势,但也带来新的安全挑战,如云服务提供商可能出于某种目的篡改数据。为确保云数据的完整性,提出一种基于同态哈希函数的云数据完整性检查算法。该算法在可信第三方的审计下,通过聚合多个RSA签名,对云数据进行完整性验证。为不泄露用户数据信息,采用同态线性认证与随机掩蔽技术,实现隐私保护。分析结果表明,该算法不仅能有效地抵抗服务器的恶意攻击,而且支持数据更新,与现有审计算法相比,该算法在验证过程中能减少计算代价,在批量审计中降低通信量,从而提高验证的效率。     

WSNs中可保护数据完整性和隐私的数据融合算法

提出一种可进行数据完整性和隐私保护的无线传感器网络安全数据融合算法IPPDA。通过在感知数据中附加一组同余数, 使汇聚节点能通过中国剩余定理进行数据完整性检测; 以时间和密钥为参数计算基于杂凑函数的消息验证码, 保证数据的新鲜性; 利用同态加密算法对数据进行隐私保护。仿真结果表明, IPPDA可以有效保护融合数据的隐私性、完整性和新鲜性, 能花费比iCPDA和iPDA算法更少的数据通信量和计算量, 得到更加精确的数据融合结果。