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。     

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.     

基于层次树的动态群组隐私保护公开审计方案

随着云存储的高速发展,保证共享数据的安全变得尤为重要.因此,在共享数据的同时,需要对数据完整性进行有效验证并对用户隐私进行保护.针对现有支持动态群的公开审计方案没有考虑密钥管理与安全分发的问题,基于层次树和代理重签名提出了一个支持云存储中群组成员动态的隐私保护公开审计方案.提出的方案首次使用基于逻辑层次密钥体系的密钥树进行密钥的建立和分发,并引入密钥服务器对密钥进行存储,每个用户只需持有叶子节点,成员撤销及加入与原有有效用户获取新群私钥是相互独立的.发生用户撤销后,其余合法用户仍可以根据所持密钥获取新的群私钥,大大提高了用户动态的效率.性能分析结果表明：该方案是安全且高效的.     

无证书的共享数据公开审计方案

公钥密码体制中多数公开审计方案存在证书管理问题,会增加存储负荷和通信成本。为有效验证半可信云中数据的完整性,减少证书管理的额外开销,提出一种无证书的公开审计方案。采用同态技术实现批审计,高效完成多个用户的审计需求,通过ELGamal加密体制对用户身份进行追踪,防止用户的恶意行为。安全性和性能分析结果表明,该方案安全高效,能够抵抗类型Ⅰ和类型Ⅱ敌手攻击,并满足签名不可伪造性和签名用户身份隐私性。     

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GlusterFS的分布式数据完整性验证系统

云存储为用户提供了弹性而可靠的数据存储方案,使得用户可以在任何时刻通过网络访问云服务器存取数据,大大降低了用户自己维护数据的成本,但也引发了一系列安全问题.对于云存储而言,采取审计措施用于检查数据的完整性至关重要,但已有的大多数云数据完整性审计机制只是通过模拟实验证明了方案具有高效性,并未结合具体云存储场景进行分析实验...     

支持隐私保护的可验证云端数据分享方案

随着移动互联网技术的飞速发展,海量数据将存储在远程云服务器,由此带来外包云存储敏感数据的搜索与安全共享问题。基于椭圆曲线设计公钥可搜索加密算法,提出云存储系统中支持隐私保护的可验证数据分享方案。在该方案中,数据发送方结合消息认证码技术,使用自己的私钥和数据接收方的公钥产生关键词对应的密文,数据接收方结合消息认证码技术,使用自己的私钥和数据发送方的公钥产生搜索陷门,从而云服务器可以对关键词密文和搜索陷门进行快速匹配测试。该方案可保证云端存储数据的机密性,实现对外包云存储数据的可搜索功能,并在选择关键词攻击下满足密文不可区分性与搜索陷门不可区分性,抵抗内部关键词猜测攻击。此外,为防止云服务器出现恶意欺骗或返回不正确的搜索密文行为,引入云审计的设计思想,对存储在云端的密文数据进行完整性验证。性能分析与比较结果表明,该方案云端加密数据分享过程耗时仅为2.17 ms,与PEKS、PAEKS、dIBAEKS、CLEKS方案相比效率提升39.98%以上,更有利于部署在资源受限的智能终端设备。     

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。     

云存储中利用TPA的数据隐私保护公共审计方案

针对云存储中用户数据完整性和私密性易受破坏的问题,提出了一种能够保证云数据完整性和私密性的高效方法。首先定义了隐私保护公共审计算法,然后采用第三方审计方法为用户进行数据审计,最后在随机oracle模型上验证了方案具有较高的安全性和隐私性。计算开销分析表明,相比其他审计方案,所提出方案在服务计算方面更加高效。     

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。     

Dynamic data auditing scheme for big data storage

When users store data in big data platforms,the integrity of outsourced data is a major concern for data owners due to the lack of direct control over the data.However,the existing remote data auditing schemes for big data platforms are only applicable to static data.In order to verify the integrity of dynamic data in a Hadoop big data platform,we presents a dynamic auditing scheme meeting the special requirement of Hadoop.Concretely,a new data structure,namely Data Block Index Table,is designed to support dynamic data operations on HDFS(Hadoop distributed file system),including appending,inserting,deleting,and modifying.Then combined with the MapReduce framework,a dynamic auditing algorithm is designed to audit the data on HDFS concurrently.Analysis shows that the proposed scheme is secure enough to resist forge attack,replace attack and replay attack on big data platform.It is also efficient in both computation and communication.     

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.     

基于代理重签名的支持用户可撤销的云存储数据公共审计方案

针对用户动态可撤销需要新的数据管理员对其前任所管理的数据进行完整性验证的问题,基于单向代理重签名技术提出了具有隐私保护的支持用户可撤销的云存储数据公共审计方案。首先,该方案中所采用的单向代理重签名算法,其代理重签名密钥由当前用户私钥结合已撤销用户公钥生成,不存在私钥泄露问题,能够安全实现数据所有权的转移;其次,该方案证明了恶意的云服务器不能产生伪造的审计证明响应信息来欺骗第三方审计者（TPA）通过审计验证过程;更进一步,该方案采用了随机掩饰码技术,能够有效防止好奇的第三方审计者恢复原始数据块。和Panda方案相比较,所提方案在增加抗合谋攻击功能的基础上,其审计过程中通信开销与计算代价仍全部低于Panda方案。     

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。     

具有紧凑标签的基于身份匿名云审计方案

云存储技术具有效率高、可扩展性强等优点。用户可以借助云存储技术节省本地的存储开销,并与他人共享数据。然而,数据存储到云服务器后,用户失去对数据的物理控制,需要有相应的机制保证云中数据的完整性。数据拥有证明（PDP,provable data possession）机制允许用户或用户委托的第三方审计员（TPA,third party auditor）对数据完整性进行验证。但在实际应用中,数据通常由多个用户共同维护,用户在进行完整性验证请求的同时泄露了自己的身份。匿名云审计支持TPA在完成数据完整性验证时保证用户的匿名性。在基于身份体制下,匿名云审计方案通常需要借助基于身份的环签名或群签名技术实现,数据标签的构成元素与用户数量相关,使得数据标签不够紧凑,存储效率较低。为了解决这一问题,提出一种基于身份的匿名云审计方案通用构造,使用一个传统体制下的签名方案和一个传统体制下的匿名云审计方案即可构造一个基于身份的匿名云审计方案。基于该通用构造,使用BLS签名和一个传统体制下具有紧凑标签的匿名云审计方案设计了具有紧凑标签的基于身份匿名云审计方案。该方案主要优势在于数据标签短,能够减少云服务器的存储...     

云计算中数据完整性保护机制研究

随着云计算技术的发展,越来越多的用户选择把数据存储于云端,以节约存储空间。存储方式的改变带来最大的问题是,云服务提供商如何向用户证明存储数据的完整性。本文在云计算技术的基础上,分析了现有的数据完整性保护机制的不足之处,并针对这些不足提出了改进方法。     

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。     

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。