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。

基于码流误差掩盖补偿的同态标签关联编码设计

物联网环境下采用GPU多处理器集群进行数据加密和存储,同态标签关联编码是保证存储系统容错过程中数据的安全性的关键。提出一种基于码流误差掩盖补偿的物联网下GPU多处理器集群的同态标签关联编码方法,构建物联网下的GPU多处理器集群通信系统模型,把物联网下GPU多处理器集群通信系统的同态标签关联编码方案分为节点集合、规则、支持度和置信度4个元素,采用特征关联对参量模型进行系统描述,把生存时间最大化问题变成了一个线性规划问题。采用基于码流误差掩盖补偿进行同态标签关联编码改进。实验结果表明,采用该算法,物联网通信系网络生存时间增益提高,编码性能较好,收敛性好,迭代次数较少,生存时间性能增益和计算开销都较传统方法优越,展示了算法的优越性能,有效保证了物联网通信安全。

基于全同态加密的可证数据持有方案

在使用全同态加密保护数据安全与隐私的云存储服务中,全同态加密体制密文扩张率大的特点将严重影响远程数据完整性验证的效率。基于全同态加密体制,提出一种带有数据快速还原功能的高效可证数据持有方案。使用具备全同态属性的标签结构,结合云计算中计算外包的思想,将计算和存储开销由用户转移至服务器,同时借助密文同态属性减小交互过程中的通信开销。分析与比较表明,在使用全同态体制进行数据加密的云存储服务中,新方案与原有方案相比,具有明显的效率优势。

云存储系统中数据完整性验证协议

在云存储网络环境中,数据的安全性和完整性是用户最关心的问题之一。综合考虑云存储网络环境中的安全需求,设计了云存储数据完整性验证(CS-DIV)协议。客户端把数据文件和校验标签上传到云存储服务器后随机抽查,服务器返回验证证据并由客户端判断文件的完整性。协议可以有效地验证云存储数据的完整性,并抵抗恶意服务器欺骗和恶意客户端攻击,从而提高整个云存储系统的可靠性和稳定性。仿真实验数据表明,所提协议以较低的存储、通信及时间开销实现了数据的完整性保护。

一种层次式远程数据持有检测方法

在云存储环境下,云服务器并不完全可信。用户如何以较低开销验证云上数据的完整性成为用户日益关心的问题。目前已提出多种保护方法,这些方法在认证多个文件时需要对文件逐一进行认证,因此当文件数很大时其计算和通信开销仍较大。针对此问题,提出一种层次式远程数据持有检测方法。该方法与远程数据持有检测方法相结合,能提供高效且安全的远程数据完整性保护,并支持动态数据操作。对提出的方法进行了安全性分析和实验评估,结果表明,提出的方法安全可靠,在较低的漏检率下,相比远程数据持有检测方法有45%~80%的性能提升。

基于改进哈希树模型的数据完整性验证方案

针对存储在云端数据的完整性问题,结合同态认证标签机制和R-MHT哈希树结构,提出基于改进哈希树模型的数据完整性验证方案,在验证过程中能有效降低计算量和通讯开销,并能够支持数据的动态操作。实验结果证明,该方案相比传统的哈希树结构,在验证的性能上和准确性上有一定的优势,能够很好地完成数据完整性验证。

一种非同频远程数据持有检测方法

提出非同频认证模式,可大幅降低发生文件损坏后的检测延迟,进而提出非同频增强型远程数据持有检测方法,在降低损坏数据检测延迟同时可防范替换攻击等攻击。安全证明和实验表明,提出的认证方法是安全的,在实验样本下与E-RDPC相比性能平均提升19.3%。