基于MapReduce的云存储数据审计方法研究 |
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作者姓名: | 金瑜 严冬 |
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作者单位: | 武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉430065湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 武汉430065,武汉科技大学计算机科学与技术学院 武汉430065湖北省智能信息处理与实时工业系统重点实验室 武汉430065 |
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基金项目: | 本文受国家自然科学基金:云计算环境下基于行为的动态信任模型研究(61303117)资助 |
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摘 要: | 云存储是一种新兴的网络存储技术,它是云计算提供的一个重要服务。云存储因其快速、廉价和方便而广受云用户喜爱。然而,它也给云用户的外包数据带来了许多安全问题。其中一个重要问题就是如何确保半可信云服务器上数据的完整性。因此,云用户和云服务器亟需一个稳定、安全、可信的数据审计方法。随着大数据时代的到来,传统数据审计方案批量处理云环境下海量数据的效率不高;并且,随着移动客户端的流行,传统数据审计方案带给用户的在线负担太过繁重。因此,提出一种基于MapReduce编程框架的云数据审计方案,使用代理签名技术将用户对数据签名计算代理出去,并且并行化处理数据签名和批量审计过程。实验结果表明,所提方法明显提高了批量审计的效率,增强了云存储服务的可用性,并且减轻了用户的在线负担。
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关 键 词: | 云存储 数据审计 MapReduce 代理签名 |
收稿时间: | 2015-12-16 |
修稿时间: | 2016-04-05 |
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