基于Paillier加密的数据多副本持有性验证方案

云存储服务中,用户将数据存储在不可信的云储存服务器上,为检查云存储中服务提供商(CSP)是否按协议完整地存储了用户的所有数据副本,提出一种 支持对数据副本进行动态操作 的基于Paillier加密的数据多副本持有性验证方案, 即DMR-PDP方案。该方案为实现多副本检查,将文件块以文件副本形式存储在云服务器上,将各副本编号与文件连接后利用Paillier密码系统生成副本文件以防止CSP各服务器的合谋攻击。利用BLS签名实现对所有副本的批量验证。将文件标志和块位置信息添加到数据块标签中,以保证本方案的安全性,支持对文件的动态更新操作。安全性分析和仿真实验结果表明,该方案在安全性、通信和计算开销方面的性能优于其他文献提出的方案,极大地提高了文件存储和验证的效率,减少了计算开销。     

基于同态hash的数据多副本持有性证明方案

为检查云存储中服务提供商(CSP)是否按协议完整地存储了用户的所有数据副本,在分析并指出一个基于同态hash的数据持有性证明方案安全缺陷的基础上,对其进行了改进和扩展,提出了一个多副本持有性证明方案。为实现多副本检查,将各副本编号与文件连接后利用相同密钥加密以生成副本文件,既有效防止了CSP各服务器的合谋攻击,又简化了用户和文件的授权访问者的密钥管理;为提高检查效率,利用同态hash为数据块生成验证标签,实现了对所有副本的批量检查;为保证方案安全性,将文件标志和块位置信息添加到数据块标签中,有效防止了CSP进行替换和重放攻击。安全性证明和性能分析表明,该方案是正确和完备的,并具有计算、存储和通信负载低,以及支持公开验证等特点,从而为云存储中数据完整性检查提供了一种可行的方法。     

面向云存储的多副本文件完整性验证方案

文件完整性验证是云存储服务的一项重要安全需求.研究者已经提出多项针对云存储文件完整性验证的机制,例如数据持有性验证(prove of data possession,PDP)或者数据可恢复证明(proof of retrievability,POR)机制.但是,现有方案只能够证明远程云存储持有一份正确的数据,不能检验其是否保存多份冗余存储.在云存储场景中,用户需要验证云存储确实持有一定副本数的正确文件,以防止部分文件意外损坏时无法通过正确的副本进行恢复.提出的多副本文件完整性验证方案,能够帮助用户确定服务器正确持有的文件副本数目,并能够定位出错的文件块位置,从而指导用户进行数据恢复.实验证明,充分利用了多服务器分布式计算的优势,在验证效率上优于单副本验证方案.     

基于云存储的动态组共享数据完整性验证方案

为实现安全且高效的云数据共享服务,节省企业及个人用户本地存储开销,提出一个基于云存储的动态组共享数据完整性验证方案,实现用户间的数据共享及数据的完整性验证。通过采用基于桶的红黑树结构,高效实现共享数据的动态更新,采用计数布隆过滤器结构支持数据的有效删除和公开可验证性。分析和实验结果表明,该方案与现有共享动态审计方案和数据删除可验证方案相比,具有更低的时间开销。     

云存储服务中支持动态数据完整性检测方法

在云存储服务中,为了让用户可以验证存储在云存储服务器上数据的完整性,提出一种支持动态更新和公开验证的云存储数据完整性检测方法.通过引入双线性对和用户随机选择待检测数据块可以无限次验证数据完整性是否完好无损;可信第三方的引入解决了云用户与云存储供应商在数据完整性问题上产生的纠纷,实现数据完整性的公开验证;然后给出该方法的正确性、安全性以及性能分析,最后通过实验验证了该方法是高效可行的.     

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。     

一种面向云存储的数据动态验证方案

云存储是一种新型的数据存储体系结构,云储存中数据的安全性、易管理性等也面临着新的挑战。由于用户在本地不再保留任何数据副本,无法确保云中数据的完整性,因此保护云端数据的完整性是云数据安全性研究的重点方向。数据完整性证明(Provable Data Integrity,PDI)被认为是解决这一问题的重要手段。文中提出了一种面向云存储环境的、基于格的数据完整性验证方案。本方案在已有研究的基础上,基于带权默克尔树(Ranked Merkle Hash Tree,RMHT),实现了云数据的动态验证。方案实现了数据粒度的签名,降低了用户方生成认证标签所需的消耗;引入RMHT对数据进行更改验证,支持数据动态更新;具有较强的隐私保护能力,在验证过程中对用户的原始数据进行盲化,使得第三方无法获取用户的真实数据信息,用户的数据隐私得到了有效的保护。此外,为了防止恶意第三方对云服务器发动拒绝服务攻击,方案中只有授权的第三方才能对用户数据进行完整性验证,这在保护云服务器安全的同时也保障了用户数据的隐私性。安全分析和性能分析表明,该方案不仅具有不可伪造性、隐私保护等特性,其签名计算量也优于同类算法。     

云存储中基于MHT的动态数据完整性验证与恢复方案

针对云服务器上存储数据完整性验证过程中的高通信开销和动态数据验证问题,提出一种基于Merkle哈希树(MHT)的动态数据完整性验证与恢复方案。首先,基于MHT构建了一种新型分层认证数据结构,将数据块的每个副本块组织成副本子树,以此大幅降低多副本更新验证的通信开销。然后,在数据验证中,融入了对服务器安全索引信息的认证,以此避免服务器攻击。最后,当发现数据损坏时,通过二分查找和Shamir秘密共享机制来恢复数据。实验结果表明,该方案在验证过程中能有效降低计算和通讯开销,并能够很好地支持数据的动态操作。     

一种基于公钥分割的多副本持有性证明方案

在数据外包的云存储环境中,如何验证存储服务方是否忠诚地按照客户需求保存足够数量的副本数据是一个挑战性问题。现有方案只能对各个副本逐一进行验证,存在验证效率低、计算开销大和对数据更新支持弱等缺点。提出一种带 Collector 的多副本云存储模型,在此基础上给出一种基于公钥分割的多副本持有性证明方案（multiple replica possession proving scheme based on public key partition , MRP‐PKP）。该方案将公钥分割为多个份额并分配给对应的副本存储节点;在验证时,能够一次性对所有副本的持有性进行高效验证。此外,该方案可有效防御同谋攻击,能够方便地支持数据块级更新操作。进一步理论分析和模拟实验表明：与传统方案相比,MRP‐PKP 方案具有安全性高、通信开销低、运算代价小等优势。     

BTDA:基于半可信第三方的动态云数据更新审计方案

云存储由于具有方便和廉价的优点,自诞生以来便得到了广泛应用。但与传统系统相比,云存储中的用户失去了对数据的直接控制,因此用户最关心的是存储在云上的数据是否安全,其中完整性是安全需求之一。公共审计是验证云数据完整性的有效方法。虽然现有方案不仅能够实现云数据的完整性验证,也能够支持动态数据更新审计,但它们也存在缺点,例如在执行多个二级文件块更新任务时,用户需要一直在线进行更新审计,而且在该过程中用户与云服务器的通信量和用户计算量都较大。基于此,提出了一种基于半可信第三方的动态云数据更新审计方案——BTDA。在BTDA中,用户将二级文件块更新审计任务代理给半可信第三方,因此在二级文件块更新审计过程中,用户可以离线,从而减少了用户端的通信量和计算量。另外,BTDA采用了数据盲化和代理重签名技术来防止半可信第三方和云服务器获取用户敏感数据,从而保护了用户隐私。实验表明,与目前的二级文件块更新审计方案相比,BTDA中的用户端无论在计算时间还是通信量方面都有大幅减少。     

Distributed data possession checking for securing multiple replicas in geographically-dispersed clouds

Distributing multiple replicas in geographically-dispersed clouds is a popular approach to reduce latency to users. It is important to ensure that each replica should have availability and data integrity features; that is, the same as the original data without any corruption and tampering. Remote data possession checking is a valid method to verify the replicas?s availability and integrity. Since remotely checking the entire data is time-consuming due to both the large data volume and the limited bandwidth, efficient data-possession-verifying methods generally sample and check a small hash (or random blocks) of the data to greatly reduce the I/O cost. Most recent research on data possession checking considers only single replica. However, multiple replicas data possession checking is much more challenging, since it is difficult to optimize the remote communication cost among multiple geographically-dispersed clouds. In this paper, we provide a novel efficient Distributed Multiple Replicas Data Possession Checking (DMRDPC) scheme to tackle new challenges. Our goal is to improve efficiency by finding an optimal spanning tree to define the partial order of scheduling multiple replicas data possession checking. But since the bandwidths have geographical diversity on the different replica links and the bandwidths between two replicas are asymmetric, we must resolve the problem of Finding an Optimal Spanning Tree in a Complete Bidirectional Directed Graph, which we call the FOSTCBDG problem. Particularly, we provide theories for resolving the FOSTCBDG problem through counting all the available paths that viruses attack in clouds network environment. Also, we help the cloud users to achieve efficient multiple replicas data possession checking by an approximate algorithm for tackling the FOSTCBDG problem, and the effectiveness is demonstrated by an experimental study.     

云存储完整性验证密码学技术研究进展

云存储完整性验证技术允许用户将数据存储至云端服务器,并为用户提供可验证的完整性保证。典型的云存储完整性验证方案由两个阶段组成：一是数据处理阶段,用户使用私钥处理数据、生成可验证的元数据存储于云服务器,而本地只需保存与数据相关的一些参数,如密钥和数据标签等;二是数据完整性验证阶段,验证者通过和云服务器交互执行一个挑战/证明协议,能够以极高的概率判断出云端数据当前的完整性。到目前为止,已经涌现了大量的相关密码学方案。本文对可证明安全的可公开验证的云存储完整性验证关键密码学技术研究进展进行简要回顾,主要涵盖代理数据外包技术、代理完整性验证技术、基于身份的数据外包技术以及几种计算和通信效率优化技术等。     

云存储中动态副本放置机制研究

数据副本管理是云计算系统管理的重要组成部分,在云计算系统的海量数据处理过程中,针对目前已知的数据存放与资源调度算法存在考虑副本动态性和可靠性的不足,提出了一种动态的副本放置机制。该机制基于区域结构,考虑数据处理时其副本的数量和放置位置,以及副本的产生对于内存和带宽等系统资源的开销:首先根据云存储中的副本信息,对被访问频率高且访问平均响应时间长的数据信息进行复制,并给出副本数量的计算方法;考虑缩小副本分布的节点选择范围,提出动态的副本放置算法——DRA,将一定范围内的节点根据提出的域的划分,进行放置筛选,以存放数据副本。实验结果表明,提出的动态放置机制不仅减少了低访问率副本对系统存储空间的浪费;同时也减少了高访问率副本所需跨节点的传输延迟,有效提高了云存储系统中的数据文件的访问效率、负载的均衡水平,以及云存储系统的可靠性和可用性。     

Cloud data integrity checking with an identity-based auditing mechanism from RSA

Cloud data auditing is extremely essential for securing cloud storage since it enables cloud users to verify the integrity of their outsourced data efficiently. The computation overheads on both the cloud server and the verifier can be significantly reduced by making use of data auditing because there is no necessity to retrieve the entire file but rather just use a spot checking technique. A number of cloud data auditing schemes have been proposed recently, but a majority of the proposals are based on Public Key Infrastructure (PKI). There are some drawbacks in these protocols: (1) It is mandatory to verify the validity of public key certificates before using any public key, which makes the verifier incur expensive computation cost. (2) Complex certificate management makes the whole protocol inefficient. To address the key management issues in cloud data auditing, in this paper, we propose ID-CDIC, an identity-based cloud data integrity checking protocol which can eliminate the complex certificate management in traditional cloud data integrity checking protocols. The proposed concrete construction from RSA signature can support variable-sized file blocks and public auditing. In addition, we provide a formal security model for ID-CDIC and prove the security of our construction under the RSA assumption with large public exponents in the random oracle model. We demonstrate the performance of our proposal by developing a prototype of the protocol. Implementation results show that the proposed ID-CDIC protocol is very practical and adoptable in real life.     

具有私钥可恢复能力的云存储完整性检测方案

共享数据云存储完整性检测用来验证一个群体共享在云端数据的完整性,是最常见的云存储完整性检测方式之一.在云存储完整性检测中,用户用于生成数据签名的私钥可能会因为存储介质的损坏、故障等原因而无法使用.然而,目前已有的共享数据云存储完整性检测方案均没有考虑到这个现实问题.本文首次探索了如何解决共享数据云存储完整性检测中私钥不可用的问题,提出了第一个具有私钥可恢复能力的共享数据云存储完整性检测方案.在方案中,当一个群用户的私钥不可用时,可以通过群里的t个或者t个以上的用户帮助他恢复私钥.同时,设计了一个随机遮掩技术,用于确保参与成员私钥的安全性.用户也可验证被恢复私钥的正确性.最后,给出安全性和实验结果的分析,结果显示提出方案是安全高效的.     

基于多属性最优化的海洋监测数据副本布局策略

数据的完整性和可靠性是保证其能被高效访问的关键,尤其是在云存储环境中,数据副本策略是影响系统性能和保障数据可用性的核心。从数据副本布局的角度,提出了基于多属性最优化的数据副本布局策略(Data Replica Layout Strategy based on Multiple Attribute Optimization,MAO-DRLS)。该策略根据数据的访问热度和存储节点的关键属性特点,为每个数据设置动态的副本数,并选择合适的节点对副本进行布局。实验表明,MAO-DRLS策略能够有效地提升数据副本的利用率,缩短系统的响应时间。     

一种面向云的大数据完整性检测协议

云计算的出现为计算机的发展提出了一个新的发展方向,但是其中的很多安全问题一直限制着云计算的发展,其中云存储的完整性检测问题最为突出。由于大数据的特性,现有的关于数据完整性检测的协议并不适合大数据的检测。通过对Juels协议的改进,文中提出一种新的更加适合大数据存储的数据完整性检测协议,改进了原有协议只能进行有限次数检测的缺陷,引入了纠删码技术,使得数据的可恢复性得到大幅提升。通过理论分析表明该协议在数据的计算量和用户数据存储量上都有明显优势。     

多云存储中保护隐私的数据完整性验证方案

随着云存储的应用,越来越多的用户选择将数据分散地存储在多个云服务器上,但是这种远程存储方式给用户数据的完整性带来了挑战。同时,代替用户校验数据完整性的第三方审计（TPA）近来也被指出存在泄露用户数据隐私的风险。针对现有的远程数据安全性、隐私性及高效验证的问题,提出一种多用户多服务器环境下支持隐私保护的批处理数据完整性验证方案。方案在一般群模型和随机谕言机模型下是可证明安全的。性能分析和实验表明,与其他在多用户多服务器环境下拓展并保护隐私的方案相比,该方案具有较低的通信复杂度和计算复杂度。