云存儲中數據安全去重技術研究
發(fā)布時間:2021-02-02 08:02
近年來,云計算和大數據技術的發(fā)展使得存儲在云服務器上的數據呈指數級增長的趨勢,因此不可避免地產生了大量的冗余數據,給云存儲服務器造成巨大的負擔。如何安全、高效地管理這些數據,從而節(jié)省存儲空間和網絡消耗,已經成為當前亟待解決的難題。數據去重技術是云服務提供商解決該問題的一個重要技術手段。數據去重是一種能夠實現(xiàn)數據冗余最小化的技術,由于該技術僅保留一份數據副本,極大地提高了云存儲服務效率和質量。然而,在云存儲系統(tǒng)中引入數據去重技術時容易遭受一些安全威脅,例如攻擊者可能僅憑借文件憑證(如哈希值)獲取整個文件。盡管現(xiàn)有的數據安全去重方案在一定程度上緩解了這些安全問題,但用戶數據的安全和隱私仍面臨著嚴重的威脅;同時,大多數現(xiàn)有方案的效率存在不足。因此,需要進一步提高去重的安全性與效率。本文針對現(xiàn)有方案存在的一些問題進行研究,并提出了相應的改進方案如下:1.針對現(xiàn)有的Bloom Filter去重方案存在假陽性誤判、密鑰管理和數據污染攻擊等問題,提出一種基于動態(tài)Bloom Filter的所有權證明去重方案。在所有權證明階段對Bloom Filter的數量進行動態(tài)管理,降低其假陽性誤判率,從而提高安全...
【文章來源】:廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數】:65 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內容和貢獻點
1.4 論文結構
第二章 基于動態(tài)Bloom Filter的去重方案
2.1 問題描述
2.2 系統(tǒng)模型
2.2.1 威脅模型
2.3 預備知識
2.3.1 動態(tài)Bloom Filter
2.3.2 收斂加密
2.4 方案設計
2.4.1 符號說明
2.4.2 文件上傳
2.4.3 文件下載
2.5 安全性分析
2.5.1 所有權證明
2.5.2 誠實但好奇服務器
2.5.3 抵抗污染攻擊
2.6 性能分析
2.6.1 Bloom Filter誤判率
2.6.2 密鑰存儲開銷
2.6.3 計算開銷
2.6.4 通信開銷
2.7 小結
第三章 基于存儲網關的去重方案
3.1 問題描述
3.2 系統(tǒng)模型
3.2.1 威脅模型
3.3 方案設計
3.3.1 符號說明
3.3.2 文件上傳
3.3.3 文件下載
3.4 安全性分析
3.4.1 所有權證明
3.4.2 抵抗側信道攻擊
3.4.3 抵抗關聯(lián)文件攻擊
3.5 性能分析
3.5.1 通信開銷
3.5.2 存儲開銷
3.5.3 計算開銷
3.5.4 典型方案開銷對比
3.5.5 實驗仿真
3.6 小結
第四章 基于數據流行度的去重方案
4.1 問題描述
4.2 系統(tǒng)模型
4.2.1 威脅模型
4.3 預備知識
4.3.1 存在性隱私和不存在性隱私
4.3.2 數據流行度
4.4 方案設計
4.4.1 主要思想
4.4.2 算法描述
4.5 安全性分析
4.6 性能分析
4.6.1 通信開銷
4.6.2 實驗仿真
4.7 小結
總結與展望
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的成果
致謝
本文編號:3014370
【文章來源】:廣東工業(yè)大學廣東省
【文章頁數】:65 頁
【學位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意義
1.2 國內外研究現(xiàn)狀
1.3 主要研究內容和貢獻點
1.4 論文結構
第二章 基于動態(tài)Bloom Filter的去重方案
2.1 問題描述
2.2 系統(tǒng)模型
2.2.1 威脅模型
2.3 預備知識
2.3.1 動態(tài)Bloom Filter
2.3.2 收斂加密
2.4 方案設計
2.4.1 符號說明
2.4.2 文件上傳
2.4.3 文件下載
2.5 安全性分析
2.5.1 所有權證明
2.5.2 誠實但好奇服務器
2.5.3 抵抗污染攻擊
2.6 性能分析
2.6.1 Bloom Filter誤判率
2.6.2 密鑰存儲開銷
2.6.3 計算開銷
2.6.4 通信開銷
2.7 小結
第三章 基于存儲網關的去重方案
3.1 問題描述
3.2 系統(tǒng)模型
3.2.1 威脅模型
3.3 方案設計
3.3.1 符號說明
3.3.2 文件上傳
3.3.3 文件下載
3.4 安全性分析
3.4.1 所有權證明
3.4.2 抵抗側信道攻擊
3.4.3 抵抗關聯(lián)文件攻擊
3.5 性能分析
3.5.1 通信開銷
3.5.2 存儲開銷
3.5.3 計算開銷
3.5.4 典型方案開銷對比
3.5.5 實驗仿真
3.6 小結
第四章 基于數據流行度的去重方案
4.1 問題描述
4.2 系統(tǒng)模型
4.2.1 威脅模型
4.3 預備知識
4.3.1 存在性隱私和不存在性隱私
4.3.2 數據流行度
4.4 方案設計
4.4.1 主要思想
4.4.2 算法描述
4.5 安全性分析
4.6 性能分析
4.6.1 通信開銷
4.6.2 實驗仿真
4.7 小結
總結與展望
參考文獻
攻讀學位期間發(fā)表的成果
致謝
本文編號:3014370
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