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。     

改进的云计算环境下数据确定性删除模型

针对云计算环境下用户要通过云服务提供商进行数据管理,缺乏直接管理权限的情况进行研究,改进了利用分布式哈希表（DHT）网络特性实现云环境下数据确定性删除的方案,提出KDTPC模型,让数据拥有者在保留由密钥派生树生成的加密密钥的同时,也保留提取出的部分密文,并且在分发密钥时去掉计算最小树密钥集合的步骤。该方案可以加大用户对云中数据的控制,增强密文抗暴力攻击的能力,在保证安全性能不降低的前提下减少时间开销。     

云存储环境下的支持隐私保护方案

作为云存储技术中的突出问题,安全始终受到用户的关注。针对云存储安全中的用户身份隐私保护和数据隐私保护设计了一种安全、高效的云存储方案。在该方案中构建了基于时间序列的多叉树存储结构（MTTS）,并在该结构基础上设计了一种密钥推导算法,不仅方便了密钥的生成和管理,并且节省了存储空间。通过对方案的安全性分析,结果表明该方案在确保数据存储安全的基础上也能很好地保护用户身份隐私。