云环境中基于相对索引散列树的数据审核方法

为了确保云环境外包数据不受窜改，提高数据完整性审核的效率，提出一种基于相对索引散列树(RI-MHT)的数据审核方法，首先修改经典MHT的每个节点以存储两条信息，即数据块的哈希值和节点的相对索引，将MHT与节点的相对索引集成，以降低数据块搜索的计算成本；然后通过添加数据的最后修改时间，确保数据的新鲜性。实验结果验证了所提方法的有效性，与其他同类方法相比，所提方法在计算成本、通信成本和存储成本方面具有一定优势，并以较高的概率检测服务器的不当操作。     

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。     

基于Merkle散列树的无线传感器网络实体认证协议

针对无线传感器网络节点能量、计算和存储有限的特点,以及公开密钥算法和数字签名实施认证耗能多的不足,提出一种适用于无线传感器网络的基于分簇的Merkle散列树实体认证协议(CMAS).该协议利用Merkle散列树的思想,可获得有效的安全认证策略;结合网络分簇技术,使得协议更实用;并且只使用对称密钥算法,避免了采用公开密钥算法实施数字签名计算量大的问题,有效地降低了认证的时延、增大网络生存期和提高了安全性.仿真实验证明该协议的有效性.     

一种基于MB 树的网络共享数据查询和检验方法*

网络数据共享机制将数据置于远程网络服务商处并通过外部访问接口进行共享,用户无需保存数据副本,网络服务商负责数据的安全保障,因此无副本情况下数据用户对网络服务商处存储数据的查询和安全效验至关重要。分析目前对远程存储数据查询和检验常用的Merkle散列树方法,就其对大规模数据进行检验时存在验证过程冗余、验证辅助数据量大等不足,提出一种基于MB 树的网络共享数据查询和检验方法,帮助数据用户确认位于网络服务商处数据的正确性和完整性。利用MB 树非叶结点包含多出度、叶结点直接映射数据等特性对数据文件进行抽象组织,避免Merkle散列树的结点数和深度随数据文件块的增多而呈现线性增长的问题,同时缩短检验过程中的查询认证路径,减少检验所需的辅助认证信息,有效地控制了时间和空间消耗。通过实验分析可知,相较于常用的方法（如Merkle散列树）,处理大规模数据时MB 树更易于构建,也能够更加快速地查询和检验数据文件。     

Merkle树遍历机制的改进及应用研究

无线Mesh网络的网络结构导致了无线Mesh网络具有更多的安全隐患.其中数据完整性校验是保障无线Mesh网络通信安全的一个重要方面,而Merkle可信树适用于批量数据验证.研究无线Mesh网络的安全特点,并研究Merkle可信树数字签名技术.研究表明,在Merkle可信树应用中,遍历可信树计算认证路径节点值需要消耗大量的时间.Merkle可信树的遍历算法的效率是影响Merkle可信树数字签名的关键.在研究的基础上,提出了一种改进的Merkle可信树遍历算法,并将改进后的Merkle可信树应用于无线Mesh网络的数据完整性校验机制.     

云存储服务的动态数据完整性审计方案

云存储服务的数据完整性检查受到了学术界和工业界的广泛关注.然而动态数据审计方案容易受到恶意云服务器的重放攻击,且存在不能很好地支持用户多粒度的动态操作等问题.为此基于Merkle Hash树(Merkle Hash tree, MHT)和双线性对技术,提出一个分层次索引结构的动态数据完整性审计方案.通过分层次索引结构的方法将数据块分割为长度更小的数据块,同时使MHT的每个叶结点对应多个数据块,从而有效降低了MHT的高度.提出的方案不但能满足云存储服务的数据完整性审计方案的安全要求,而且支持用户多粒度的动态操作.此外,在该方案中用户执行动态操作和审计者执行审计操作的通信开销将被大大降低.安全分析和性能分析,表明该方案是安全和高效的.     

分布式数据库聚合计算性能优化

针对分布式数据库在分析应用方面的聚合计算性能较低的问题,以MongoDB数据库为研究实例,提出了一种基于片键和索引的数据库性能提升方法。首先,通过分析业务特征指导选择的片键字段,该字段需要保证数据在分片节点上的均匀布局;其次,通过研究分布式数据库的索引效率,利用删除查询字段索引的方法进一步提升计算性能,该方法能充分利用硬件资源提高聚合计算的性能。实验结果表明,采用高基数粒度的分片片键能够让数据在集群上均匀地分布在各个数据节点上,而舍弃索引使用全表查询能够有效提高聚合计算的速度,聚合计算优化方法能够有效提高聚合计算的性能。     

RB+树——一种列存储数据的树型索引结构

索引技术是提高海量数据查询效率的关键技术之一.传统索引如B+树等在更新事务环境中具有较好的性能,然而在面向列存储的分析型数据仓库查询环境下,时间空间代价较大.根据列存储数据仓库查询环境的特点,提出一种新型树型索引--RB+树(reduced B+-tree).该索引对传统B+树结构进行了改进,并结合自底向上创建索引树的方法,使得索引的空间利用率、创建和查找效率得到显著的提高.进一步将RB+树应用于列存储数据仓库中,建立了行号索引、列值索引,特别地为解决星型模型中多表连接问题提出连接索引,有效地提高了列存储数据仓库中元组重构与多表连接的效率.在数据仓库基准数据集SSB上的实验验证了方法的有效性.     

基于非平衡哈希树的平台完整性远程验证机制

为提高计算平台完整性度量的远程验证效率,提出一种基于非平衡哈希树的平台远程验证机制。平台可信实体的散列值以非平衡哈希树叶子节点的结构存储,远程验证时,查找度量实体对应的叶子节点,记录该叶子节点到根节点的验证路径,然后传递根节点和验证路径给验证方,最后根据验证路径重新计算根节点来验证度量值的有效性。实验结果表明,该机制能够有效降低散列值存储的空间和时间开销,完整性度量验证的时间复杂度为O(lb N)。     

基于非平衡哈希树的平台完整性远程验证机制

为提高计算平台完整性度量的远程验证效率,提出一种基于非平衡哈希树的平台远程验证机制。平台可信实体的散列值以非平衡哈希树叶子节点的结构存储,远程验证时,查找度量实体对应的叶子节点,记录该叶子节点到根节点的验证路径,然后传递根节点和验证路径给验证方,最后根据验证路径重新计算根节点来验证度量值的有效性。实验结果表明,该机制能够有效降低散列值存储的空间和时间开销,完整性度量验证的时间复杂度为O(lb N)。