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。     

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。     

基于哈希树的云存储完整性检测算法

云存储服务使得用户无需大量软硬件投入即可享受大容量、高规格的存储服务,但是同时也带来了云环境下数据机密性、完整性和可用性等安全问题。针对云存储中的完整性问题,利用哈希树结构和大数模运算,提出了一种新的基于哈希树结构的数据完整性检测算法。分析结果表明,该算法使得用户只需在常量的存储、计算和网络资源下就能高概率地、正确地检测远端服务器数据文件的完整性,且支持文件数据的动态更新。     

一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案

重复数据删除技术是云存储系统中一种高效的数据压缩和存储优化技术,能够通过检测和消除冗余数据来减少存储空间、降低传输带宽消耗。针对现有的云存储系统中数据安全去重方案所采用的收敛加密算法容易遭受暴力攻击和密文计算时间开销过大等问题,提出了一种混合云环境下基于Merkle哈希树的数据安全去重方案MTHDedup。该方案通过引入权限等级函数和去重系数来计算去重标签,高效地实现了支持访问控制的数据安全去重系统;同时通过执行额外的加密算法,在文件级和数据块级的数据去重过程中构造Merkle哈希树来生成加密密钥,保证了生成的密文变得不可预测。安全性分析表明,该方案能够有效地抵制内部和外部攻击者发起的暴力攻击,从而提高数据的安全性。仿真实验结果表明,MTHDedup方案能有效地降低密文生成的计算开销,减少密钥的存储空间,而且随着权限集数目的增加,性能优势将更加明显。     

云存储环境下多备份数据完整性验证方案研究与设计

云计算在给用户带来便利的同时,也为用户数据带来了新的安全挑战.其中数据完整性成为用户担心的安全问题之一.由于现有云存储环境下数据完整性验证方案只适合对单个数据文件进行完整性验证,因此提出一种新的改进方案.改进后的方案不仅支持多备份数据的完整性验证,而且支持备份数据在验证过程中的隐私保护.通过对改进方案的安全性、可行性进行详细的分析,说明改进后方案是安全和高效的.     

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。     

基于SBT全结点存储的云数据完整性

云存储可以为用户提供高质量、按需分配的数据存储服务,使用户用低廉的价格就能享受到海量的存储能力,但是对于用户而言,云存储服务器并不是完全可信,因此会担心存储在云端的数据出现安全性问题,同时为了满足云中的应用,需要完整性验证机制支持全动态操作以及第三方公开认证。因此,提出一种基于全结点存储的云数据完整性方案。引入平衡二叉搜索树结构--结点大小平衡树(SizeBalancedTree,SBT),该结构使得树中所有的结点都可以用来存储实际的数据,相比叶子结点存储的树,无疑减少了服务器上的空间开销,同时降低了树的高度,从而也降低了进行数据插入删除等基本操作的时间复杂度。该方案在支持动态操作上具有更好的效率,能够很好地支持云存储环境下数据完整性验证。     

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。     

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。     

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。     

基于格的大数据动态存储完整性验证方案

文章提出了一种基于格的大数据动态存储完整性验证方案,方案基于量子计算机也难以破解的格上困难问题,具有较高的安全性,采用了Merkle哈希树技术,支持数据动态变化,并且运行效率也很高。最后文章论证了方案的正确性和安全性,该方案能够广泛的应用到与大数据动态完整性验证相关的场景中。     

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.     

基于模糊身份的动态数据审计方案

云存储服务的快速发展,也带来众多安全挑战.针对云存储数据的完整性,已有的基于模糊身份的审计方案仅仅支持静态数据,因此很多情况并不适用.本文提出了一种基于模糊身份的动态数据完整性审计方案,结合默克哈希树的动态数据结构,实现用户对云端数据的完全动态操作.该方案采用基于模糊身份的密码体制,与基于公钥基础设施的数据完整性审计方案相比,避免了对公钥证书颁发、管理、吊销的过程,降低了通信代价.并且该方案能够支持批量验证,提高认证效率.最后,本文从安全性和功能上对新方案进行分析,能够抵抗伪造攻击,也保护了数据隐私安全,并且在功能上较其他方案也有一定的优势.     

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.     

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。     

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。