本文關(guān)鍵詞：云存儲(chǔ)中數(shù)據(jù)自主組織與管理方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨移動(dòng)通信與網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展,信息量呈爆炸性增長(zhǎng),無論是企業(yè)還是個(gè)人對(duì)存儲(chǔ)空間的需求越來越大。在這一趨勢(shì)下,云存儲(chǔ)成為了存儲(chǔ)海量數(shù)據(jù)的主流解決方案。在云存儲(chǔ)系統(tǒng)中,用戶可將數(shù)據(jù)上傳到云端保存,但云存儲(chǔ)管理端擁有用戶數(shù)據(jù)完整的邏輯視圖、物理視圖及其之間的映射關(guān)系,用戶喪失了對(duì)數(shù)據(jù)的絕對(duì)控制權(quán),數(shù)據(jù)安全、隱私保護(hù)以及由此導(dǎo)致的用戶與管理端之間的信任危機(jī)也因此產(chǎn)生。針對(duì)傳統(tǒng)云存儲(chǔ)系統(tǒng)中用戶隱私和敏感數(shù)據(jù)的安全保護(hù)問題,本文首先提出一種適合數(shù)據(jù)自主組織與管理的云存儲(chǔ)模型ASMM,然后針對(duì)該模型實(shí)現(xiàn)中的隱私和敏感信息元數(shù)據(jù)自主可控管理方法、文件自主分塊策略以及數(shù)據(jù)分塊的分離存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)展開研究。在隱私和敏感信息元數(shù)據(jù)自主可控管理方面,ASMM基于傳統(tǒng)云存儲(chǔ)中的元數(shù)據(jù)管理策略,將元數(shù)據(jù)管理分成客戶端元數(shù)據(jù)管理與中心元數(shù)據(jù)管理兩部分,元數(shù)據(jù)子服務(wù)器自主提取、維護(hù)、讀寫和存儲(chǔ)敏感信息的元數(shù)據(jù)。在映射關(guān)系方面采用基于文件與數(shù)據(jù)塊之間冗余隨機(jī)映射算法提高文件存儲(chǔ)的安全性,同時(shí)采用按需詢問同步策略保障客戶端元數(shù)據(jù)服務(wù)器與中心元數(shù)據(jù)服務(wù)器之間數(shù)據(jù)塊到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心映射關(guān)系的一致性,確保整個(gè)存儲(chǔ)系統(tǒng)的穩(wěn)定性與可靠性。為提高元數(shù)據(jù)讀寫性能并減少元數(shù)據(jù)子服務(wù)器的負(fù)載,在平臺(tái)子客戶端引入了緩存機(jī)制,并通過直接同步策略和LRU算法保證了緩存系統(tǒng)的一致性。針對(duì)隱私和敏感數(shù)據(jù)分塊的存儲(chǔ)安全問題,論文首先提出了一種根據(jù)隱私和敏感信息文件和客戶端屬性對(duì)文件進(jìn)行自主分塊的算法,優(yōu)化隱私文件的讀寫性能。其次,設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)塊分離算法,將自主分塊算法的分塊結(jié)果集進(jìn)行二次合并存儲(chǔ),混淆原始分塊的數(shù)據(jù)真實(shí)值,并將數(shù)據(jù)分離過程采用的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)同文件元數(shù)據(jù)一并保存到客戶端元數(shù)據(jù)服務(wù)器。ASMM自主管理元數(shù)據(jù)策略和數(shù)據(jù)分塊存儲(chǔ)機(jī)制,從文件和數(shù)據(jù)塊兩個(gè)層面確保隱私和敏感信息的存儲(chǔ)安全,改善云存儲(chǔ)平臺(tái)的安全性。在多用戶并發(fā)訪問下,對(duì)不同規(guī)模數(shù)據(jù)集的讀、寫性能的實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明,ASMM在自主管理敏感信息元數(shù)據(jù)以及分塊自主存儲(chǔ)前提下,與HDFS、GFS相比仍具有較好讀寫性能和穩(wěn)定的數(shù)據(jù)持久化能力,同時(shí)也提高了系統(tǒng)的安全性能。
【關(guān)鍵詞】：云存儲(chǔ) 數(shù)據(jù)安全 隱私保護(hù) 自主可控 數(shù)據(jù)分塊
【學(xué)位授予單位】：廣東工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP333;TP309
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-8
• 目錄8-10
• CONTENTS10-12
• 第一章 緒論12-19
• 1.1 研究背景及意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.3 論文主要內(nèi)容16
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)16-19
• 第二章 數(shù)據(jù)自主組織與管理云存儲(chǔ)架構(gòu)19-31
• 2.1 傳統(tǒng)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)管理方法研究19-25
• 2.1.1 元數(shù)據(jù)管理22-23
• 2.1.2 數(shù)據(jù)分塊策略23-25
• 2.2 數(shù)據(jù)自主組織與管理云存儲(chǔ)模型25-30
• 2.2.1 存儲(chǔ)模型25-27
• 2.2.2 通信機(jī)制27-30
• 2.3 本章小結(jié)30-31
• 第三章 隱私和敏感信息元數(shù)據(jù)自主管理策略31-40
• 3.1 元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)與提取機(jī)制32-35
• 3.1.1 元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)32-33
• 3.1.2 元數(shù)據(jù)提取機(jī)制33-35
• 3.2 一致性同步策略35-37
• 3.2.1 CMS與DS一致性同步策略35-36
• 3.2.2 Sub-MS與CMS一致性同步策略36-37
• 3.3 元數(shù)據(jù)緩存機(jī)制37-39
• 3.3.1 緩存一致性37-38
• 3.3.2 ASMM緩存策略38-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 文件自主分塊分離存儲(chǔ)技術(shù)40-58
• 4.1 數(shù)據(jù)分塊技術(shù)分析40-42
• 4.2 自主分塊算法42-49
• 4.2.1 算法框架43-44
• 4.2.2 分塊判斷算法44-46
• 4.2.3 分塊大小計(jì)算46-49
• 4.3 數(shù)據(jù)分離算法49-57
• 4.3.1 數(shù)據(jù)分離算法模型50
• 4.3.2 LPCA分離與恢復(fù)數(shù)據(jù)過程50-52
• 4.3.3 算法分析52-57
• 4.4 本章小結(jié)57-58
• 第五章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析58-66
• 5.1 測(cè)試環(huán)境58-60
• 5.2 系統(tǒng)原型60-61
• 5.3 性能測(cè)試61-65
• 5.4 本章小結(jié)65-66
• 結(jié)論66-68
• 參考文獻(xiàn)68-73
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文73-75
• 致謝7

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