基于无双线性对的可信云数据完整性验证方案

针对云审计中第三方审计机构(TPA)可能存在的恶意欺骗行为,提出一种无双线性对的、能够正确检查TPA行为的可信云审计方案。首先,利用伪随机比特生成器生成随机挑战信息,以保证TPA生成挑战信息可靠;其次,在证据生成过程中增加哈希值,从而有效保护用户数据隐私;然后,在证据验证过程中,增加用户和TPA结果的交互过程,根据这个结果检查数据完整性,并判断TPA是否如实完成审计请求;最后,扩展该方案以实现多项数据的批量审计。安全分析表明,所提方案能够抵抗替换攻击和伪造攻击,且能保护数据隐私。相比基于Merkle哈希树的无双线性对(MHT-WiBPA)审计方案,所提方案的验证证据时间接近,而标签生成时间降低约49.96%。效能分析表明,所提方案在保证审计结果可信的前提下,实现了更低的计算开销和通信开销。