【摘要】：云計(jì)算已經(jīng)成為近年來(lái)研究熱點(diǎn),成為當(dāng)前信息技術(shù)發(fā)展的趨勢(shì)。它提供一系列服務(wù)供用戶使用,云存儲(chǔ)作為一種服務(wù)形式隨之產(chǎn)生。云計(jì)算有著傳統(tǒng)模式無(wú)法擁有的優(yōu)勢(shì)：提供方便的計(jì)算資源共享池、資源靈活、安全可控、數(shù)據(jù)可靠、節(jié)約成本、統(tǒng)一管理、廉價(jià)的容錯(cuò)性,所以云服務(wù)相關(guān)產(chǎn)品越來(lái)越受到用戶的追捧。云存儲(chǔ)作為云服務(wù)的核心服務(wù)模塊,更是以其高擴(kuò)展性、高可靠性、低成本、方便的數(shù)據(jù)管理和方便的訪問(wèn)以及安全可靠的數(shù)據(jù)管理得到用戶青睞。云存儲(chǔ)中主要的數(shù)據(jù)管理模式是用戶將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到云端,隨之而來(lái)的是對(duì)數(shù)據(jù)安全的挑戰(zhàn)。 本文主要是對(duì)云存儲(chǔ)安全中的數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)技術(shù)的研究,首先分析云存儲(chǔ)平臺(tái)的特性,之后分析云安全領(lǐng)域所面臨的挑戰(zhàn),對(duì)現(xiàn)有的完整性檢測(cè)的技術(shù)進(jìn)行研究,學(xué)習(xí)研究完整性檢測(cè)的模型,分析相關(guān)模型的優(yōu)缺點(diǎn)。借鑒經(jīng)典的完整性檢測(cè)的研究思路,設(shè)計(jì)出一種符合云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性檢測(cè)的模型。本文設(shè)計(jì)的方案主要是基于數(shù)據(jù)持有證明檢測(cè)模型設(shè)計(jì)的方案,同時(shí)為了滿足云存儲(chǔ)的特性設(shè)計(jì)一種第三方完整性檢測(cè)的系統(tǒng)模型,提出批量數(shù)據(jù)持有檢測(cè)(Batch Dynamic Provable Data Possession, BDPDP)方案,該方案的設(shè)計(jì)可以滿足高效可靠地完成完整性檢測(cè)。為了滿足云存儲(chǔ)完整性檢測(cè)方案的需求,本文提出一種嵌入式哈希樹結(jié)構(gòu)Embedded Merkle Hash Tree (EMHT)。該結(jié)構(gòu)是基于雙線性聚合短簽名算法進(jìn)行完整性驗(yàn)證,能夠進(jìn)行批量完整性驗(yàn)證工作。之后對(duì)本模型進(jìn)行安全分析,通過(guò)實(shí)驗(yàn)與經(jīng)典算法進(jìn)行對(duì)比完整性驗(yàn)證的存儲(chǔ)開銷定位性能,根據(jù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析本文方案的優(yōu)缺點(diǎn),最后對(duì)本文提出方案進(jìn)行總結(jié)和展望。 本文提出的研究算法在云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證中有較低的計(jì)算開銷和通信開銷,保證完整性驗(yàn)證的效率,同時(shí)還可以在后續(xù)批量結(jié)構(gòu)中對(duì)錯(cuò)誤數(shù)據(jù)進(jìn)行快速定位工作。本文分析該設(shè)計(jì)方案對(duì)云存儲(chǔ)動(dòng)態(tài)性有很好的支持,本文提出的算法為云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證提供一個(gè)很好地研究方向。
[Abstract]:Cloud computing has become a research hotspot in recent years, and has become the trend of the development of information technology. It provides a range of services for users to use, cloud storage as a form of service followed. Cloud computing has the advantages that the traditional model can not have: provide a convenient pool of computing resources, flexible resources, security and controllable, reliable data, cost savings, unified management, cheap fault tolerance, So cloud service related products are more and more popular with users. Cloud storage, as the core service module of cloud service, is favored by users for its high scalability, high reliability, low cost, convenient data management and convenient access as well as secure and reliable data management. The main data management mode in cloud storage is that users move data to the cloud, which brings challenges to data security. In this paper, the data integrity detection technology in cloud storage security is studied. Firstly, the characteristics of cloud storage platform are analyzed, then the challenges in cloud security field are analyzed, and the existing integrity detection technology is studied. Learning to study the integrity of the model, analysis of the advantages and disadvantages of the relevant models. A model for integrity detection of cloud storage data is designed based on the classical research ideas of integrity detection. In order to satisfy the characteristics of cloud storage, a third-party integrity detection system model is designed, and a batch data holding detection (Batch Dynamic Provable Data Possession, BDPDP) scheme is proposed. The design of this scheme can meet the requirement of high efficiency and reliability. In order to meet the requirements of cloud storage integrity detection scheme, an embedded hash tree structure Embedded Merkle Hash Tree (EMHT). Is proposed in this paper. The structure is based on bilinear aggregate short signature algorithm for integrity verification and batch integrity verification. Then the security of the model is analyzed, and the storage cost localization performance is compared with the classical algorithm. According to the experimental results, the advantages and disadvantages of the proposed scheme are analyzed. Finally, the proposed scheme is summarized and prospected. The algorithm proposed in this paper has low computational and communication overhead in cloud storage data integrity verification, which ensures the efficiency of integrity verification, and can also be used to locate error data quickly in subsequent batch structures. This paper analyzes that the design scheme has a good support for cloud storage dynamics, and the algorithm proposed in this paper provides a good research direction for cloud storage data integrity verification.
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TP333;TP309

【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2194397