一种基于代数签名的远程数据完整性验证方法

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,用户数据面临安全考验。针对这种情况,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,提出一种基于代数签名的远程数据完整性验证方法。首先运用代数签名的特性,生成轻型的代数标签进行数据验证,同时引入一种新的数据结构(DT)来实现远程数据的动态更新从而降低数据验证的计算和通信开销。最后给出该方法的正确性和安全性分析,以及性能分析。实验结果表明,在大规模数据验证时,该方法与其他方法相比具有更高的验证效率、较小的计算和通信开销。     

支持组用户授权管理的共享数据完整性验证方案

本文旨在解决共享医疗数据场景下的群组用户授权管理与完整性验证问题. 首先, 为防止群组用户越权操作, 引入授权标识符, 医疗数据持有者凭授权标识符, 结合用户身份完成权限分配; 而授权标识符的数学构造可有效保证其不可伪造性. 其次, 为记录撤销用户并剥夺其访问权限, 引入基于跳表设计的撤销用户表; 跳表的快速查找和插入的特性, 使方案撤销用户的开销仅为${\mathrm{O}}(\log n)$. 随后, 完善了共享数据完整性验证的具体流程与数学设计. 最后通过安全性分析和仿真实验证明了方案的安全性和高效性.     

基于盲签名的云共享数据完整性审计方案

云端共享数据完整性审计用来验证一个用户群组共享在云端的数据的完整性。传统方式下,成员用户需要为每一个数据块生成认证器,再将数据块和对应的认证器上传到云服务器中保存。然而用户的计算资源有限且计算能力不高,由用户产生数据块认证器需要消耗用户很大的计算开销。为了节省用户的计算资源,提高认证器生成的效率,提出基于盲签名算法的云共享数据完整性审计方案。用户先对数据块进行盲化再发送到认证器生成中心生成相应的认证器,此外,方案中对第三方审计者TPA进行审计授权,有效地避免了攻击者对于云服务器的DDoS攻击。安全性分析和实验结果表明该方案是安全、高效的。     

支持隐私保护和公平支付的数据完整性验证方案

随着云存储模式的出现,越来越多的数据拥有者(data owner, DO)选择将数据移植到云中,为了确保DO存储在云中数据的完整性,DO通常采用云存储数据完整性验证模型.在按需付费的云环境下,DO除了需要支付费用给云服务提供商外,还需要支付额外费用给第三方验证者(third party auditor, TPA)用于执行验证操作.然而,在实际的完整性验证中,TPA并不完全可信.为解决TPA不可信问题并且实现服务-支付公平,提出一种支持隐私保护和公平支付的数据完整性验证方案.首先,引入一种新型数据认证结构——基于等级的Merkle散列树,以实现数据位置的完整性验证和数据的可验证动态更新;其次,为实现数据隐私保护并减少通信开销,提出无交互式动态数据完整性证明机制(non-interactive dynamic provable data possession, NIDPDP);最后,结合区块链技术,利用智能合约(smart contract, SC)实现DO、云存储服务器(cloud storage server, CSS)和TPA之间的服务-支付公平,使各方诚实地按照规则执行.性能分析与实验表明：方案能够有效地保护用户数据隐私、实现公平支付,具有较低的计算代价与通信开销.     

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。     

云存储中支持安全去重的数据完整性验证方法

针对云存储中的数据安全问题,提出一种支持安全去重与公开验证的数据完整性验证方法。该方法结合所有权证明和可恢复性证明的优点,利用数据分块、随机抽样和动态系数策略,实现用户端安全去重和数据完整性验证。通过引入双线性对和纠删编码,用户可以无限次检测数据是否完好无损,并对损坏的数据进行修复。引入随机掩码技术,能够有效隐藏用户数据信息,实现隐私保护。分析结果表明,该方法在保证云存储数据安全性和完整性的同时,可有效减少计算开销和通信开销。     

用户可实时撤销的云存储数据完整性验证方案

为解决现存数据完整性验证方案中用户难以实时撤销且撤销成本大的问题,提出用户可实时撤销的云存储数据验证方案,为用户设计一个管理员属性,实现用户实时撤销;利用代理重签名技术实现用户撤销过程中的签名替换,避免新用户重新从云端下载数据进行签名并上传;利用代理服务器的可信执行环境保证重签名阶段的信息安全,保护签名信息不被篡改或泄露;在审计挑战中采用随机掩码隐藏关键信息,避免好奇的第三方审计者通过验证信息获取到用户的真实数据。安全分析和性能分析进一步表明,方案是安全且高效的。     

基于身份的组用户数据完整性验证方案

云存储系统为用户提供大容量、高访问效率、价格合理的存储服务.然而,使用云存储服务的用户,一旦将文件上传至CSP （cloud server provider）,便失去了数据的绝对控制权.众所周知,CSP并不可靠.因此,云上存储的数据是否完整,成为值得深入探讨的问题.在公共云存储环境中,将公司、机构或组织定义为一个组,组内由负责人进行管理.组内用户为便于使用云存储服务,可借助于组负责人进行统一操作.这种场景下,为解决位于同一组内的用户数据完整性验证问题,提出了一个组用户数据完整性验证方案.为协助组内用户进行一系列操作,方案提出了代理这一实体.方案基于IBE （identity-based encryption）进行标签的设计,摆脱了复杂的证书管理问题.在数据完整性验证阶段,通过采用随机抽样的方式,减少了系统的性能开销.借助于随机预言机模型,该方案被证明是安全的.且通过的一系列的性能分析与评估,验证了该方案是可行的.     

基于数据持有性证明的完整性验证技术综述

在云存储环境中,为确保用户数据的完整性和可用性,用户需要对存储在云服务器中的数据进行完整性验证。现有的数据完整性验证机制主要有两种：数据持有性证明（Provable Data Possession,PDP）与可恢复数据证明（Proof of Retrievability,POR）。重点讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制。结合PDP验证机制特性,对PDP方案进行分类,并总结了各分类使用的关键技术;根据分类阐述了PDP方案的研究现状,并对典型方案在动态验证、批量审计、计算开销等几个方面进行了对比分析;讨论了基于PDP的云存储数据完整性验证机制未来的发展方向。     

云存储服务中数据完整性审计方案综述

云存储是由云计算提供的一个重要服务,允许数据拥有者将数据远程存储到云服务器上,同时又能够从云服务器上便捷、高效地获取这些数据,没有本地存储和维护数据的负担。然而,这种新的数据存储模式也引发了众多安全问题,一个重要的问题就是如何确保云服务器中数据拥有者数据的完整性。因此,数据拥有者以及云存储服务提供商亟需一个稳定、安全、可信的完整性审计方案,用于审核云服务器中数据的完整性和可用性。不仅如此,一个好的数据完整性审计方案还需满足如下功能需求：支持数据的动态操作,包括插入、删除、修改;支持多用户、多云服务器的批量审计;确保用户数据的隐私性;注重方案的执行效率,尽量减少数据拥有者和云服务器的计算开销与通信开销。为了促进云存储服务的广泛应用与推广,文章重点对云数据完整性审计方案的研究现状进行综述,描述云存储以及数据完整性审计的相关概念、特点,提出云计算环境下数据完整性审计模型和安全需求,阐述云存储数据完整性审计的研究现状,并重点分析部分经典方案,通过方案对比,指出当前方案存在的优点及缺陷。同时,文章还指出了本领域未来的研究方向。     

一种隐私保护的多副本完整性验证方案

为使用户能够及时判断云数据的完整性状态,并且在损坏小于一定程度时修复数据,提出一种隐私保护的多副本完整性验证方案.基于Parakh秘密共享方案设计多副本机制,保证数据的可取回性.将用户身份信息与可用数据隔离存储,通过存储认证码建立身份信息与拆分数据块之间的映射关系,使攻击者无法建立可用数据与用户之间的联系.基于多示证方的零知识证明思想,设计挑战-应答协议,使用户能及时判断云端数据是否完整,并确定出错的数据服务器.分析结果表明,该方案可提高用户存储空间的利用率,保护用户的身份隐私,较好地解决了云计算外包服务模式和云服务商可信性不易评估引起的数据问题.     

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。     

大数据存储中数据完整性验证结果的检测算法

云存储作为云计算中最为广泛的应用之一,给用户带来了便利的接入和共享数据的同时,也产生了数据损坏和丢失等方面的数据完整性问题.现有的远程数据完整性验证中都是由可信任的第三方来公开执行数据完整性验证,这使得验证者有提供虚假伪造的验证结果的潜在威胁,从而使得数据完整性验证结果不可靠,尤其是当他与云存储提供者合谋时情况会更糟.提出一种数据验证结果的检测算法以抵御来自不可信验证结果的伪造欺骗攻击,算法中通过建立完整性验证证据和不可信检测证据的双证据模式来执行交叉验证,通过完整性验证证据来检测数据的完整性,利用不可信检测证据判定数据验证结果的正确性,此外,构建检测树来确保验证结果的可靠性.理论分析和模拟结果表明：该算法通过改善有效的验证结果来保证验证结果的可靠性和提高验证效率.