一种基于区块链的安全云存储方案设计

云存储方式是将数据上传到云服务器中,以此来减轻本地存储的负担。然而,把数据存储到不受信任的第三方云服务器上,可能导致一些数据安全隐患的出现,其中最典型的是数据的完整性问题和隐私问题。针对数据完整性问题和隐私问题,提出一种基于区块链的云存储方案。该方案利用区块链的梅克尔树属性、匿名性、不可篡改等特点构建安全云存储系统,有效地解决了数据完整性问题和隐私保护问题。     

云存储中基于虚拟用户的数据完整性验证

针对验证数据完整性过程中被撤销用户与云服务器存在共谋的问题,提出基于虚拟用户的数据完整性校验方案。在管理群组用户的过程中,管理员让云服务器作为代理,通过重签名方法将被撤销用户的签名转换为虚拟用户签名,以防止攻击者获取群组用户身份隐私信息。另一方面,管理员在本地存储所有用户的身份隐私信息,用户在访问共享数据之前需要通过管理员的验证,这样既能保证校验者可以正确验证共享数据的完整性,又能保护群组用户的隐私和共享数据的安全。分析证明结果表明,所提方案在用户撤销时不仅能够验证共享数据的完整性,还能降低攻击者精确获取用户身份隐私信息和共享数据内容的概率。     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

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。