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云環(huán)境中基于相對(duì)索引散列樹的數(shù)據(jù)審核方法

發(fā)布時(shí)間:2021-02-05 23:22
  為了確保云環(huán)境外包數(shù)據(jù)不受竄改,提高數(shù)據(jù)完整性審核的效率,提出一種基于相對(duì)索引散列樹(RIMHT)的數(shù)據(jù)審核方法,首先修改經(jīng)典MHT的每個(gè)節(jié)點(diǎn)以存儲(chǔ)兩條信息,即數(shù)據(jù)塊的哈希值和節(jié)點(diǎn)的相對(duì)索引,將MHT與節(jié)點(diǎn)的相對(duì)索引集成,以降低數(shù)據(jù)塊搜索的計(jì)算成本;然后通過添加數(shù)據(jù)的最后修改時(shí)間,確保數(shù)據(jù)的新鮮性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證了所提方法的有效性,與其他同類方法相比,所提方法在計(jì)算成本、通信成本和存儲(chǔ)成本方面具有一定優(yōu)勢,并以較高的概率檢測服務(wù)器的不當(dāng)操作。 

【文章來源】:計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究. 2019,36(04)北大核心

【文章頁數(shù)】:5 頁

【部分圖文】:

云環(huán)境中基于相對(duì)索引散列樹的數(shù)據(jù)審核方法


本文系統(tǒng)基本流程2.1MHT的修改

細(xì)則,時(shí)間戳


?惶跣畔⑽??菘櫚?hash值,另一條信息為節(jié)點(diǎn)的相對(duì)索引。與一個(gè)節(jié)點(diǎn)P相關(guān)聯(lián)的相對(duì)索引,指定了屬于P子樹的葉節(jié)點(diǎn)數(shù)量。在修改后的MHT中,葉節(jié)點(diǎn)的相對(duì)索引設(shè)為1。舉例來說,如果對(duì)于一個(gè)父節(jié)點(diǎn)P,L和R的hash值分別為Ha和Hb、相對(duì)索引字段值為ra和rb的父節(jié)點(diǎn)P的左子節(jié)點(diǎn)和右子節(jié)點(diǎn),那么節(jié)點(diǎn)P的hash值為(Ha‖Hb),相對(duì)索引字段值為(ra+rb)。將一個(gè)時(shí)間戳字段與MHT的根節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)。修改后的MHT樣例如圖3所示。此處,HR=(Ha‖Hb‖dt),式中dt為樹建立的日期和時(shí)間。由于樹中任何數(shù)據(jù)塊進(jìn)行的改動(dòng)均會(huì)更新HR,所以HR中能夠反映出最后修改的時(shí)間和日期,這樣就保證了數(shù)據(jù)的新鮮性。2.2定義本節(jié)將給出所提算法中參數(shù)的定義。a)Keygen(1λ)。該算法由DP執(zhí)行。其中,λ表示安全性參數(shù),該算法的輸出為一個(gè)密鑰對(duì)(公鑰,私鑰)←(η,k)。b)FileTagGen(fname,k,n,dt)。該算法由DP執(zhí)行,以生成文件F的標(biāo)簽。該算法的輸入為外包文件的名稱、私有密鑰、數(shù)據(jù)塊分區(qū)數(shù)量、文件預(yù)處理的日期和時(shí)間。該文件標(biāo)簽表示為τ。c)BlockSigGen(k,H(d[i]),dt,u)。該算法由DP執(zhí)行。其輸入為私有密鑰k、文件塊的hash、文件預(yù)處理的日期和時(shí)間,以及一個(gè)隨機(jī)元素u∈G。該算法輸出為θ,是文件塊的上BLS簽名[10]{ψ}1≤i≤n的一個(gè)有序集合。d)Challenge(質(zhì)詢)。該算法由

數(shù)據(jù)塊,變化情況,文獻(xiàn),計(jì)算復(fù)雜度


所示。其中,n表示數(shù)據(jù)塊總數(shù);t表示質(zhì)詢數(shù)據(jù)塊數(shù)量。上述三種協(xié)議的計(jì)算成本比較如表3所示。由表可知,所提協(xié)議的效率高于其他兩個(gè)協(xié)議。文獻(xiàn)[3]搜索數(shù)據(jù)塊的計(jì)算時(shí)間較長,并根據(jù)塊數(shù)量增長而呈線性變化,即O(n)。所提協(xié)議中,由于使用了先對(duì)索引字段,搜索一個(gè)節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜度被降低為O(logn)。所提搜索算法的計(jì)算復(fù)雜度與在包括(2n-1)個(gè)節(jié)點(diǎn)的二叉搜索樹[11](BST)中搜索一個(gè)元素相似,而文獻(xiàn)[3]則與線性搜索算法的計(jì)算復(fù)雜度相似。圖4給出了所提協(xié)議在頻繁數(shù)據(jù)改動(dòng)中的性能。實(shí)驗(yàn)中對(duì)1GB的文件進(jìn)行更新,其中更新的塊數(shù)量從100~1000變化。由圖可知,隨著被改動(dòng)塊數(shù)量的增加,文獻(xiàn)[3]計(jì)算成本增加的速率高于本文協(xié)議,而文獻(xiàn)[6]則不支持?jǐn)?shù)據(jù)動(dòng)態(tài)操作。表1符號(hào)和描述符號(hào)描述H(G)將一個(gè)數(shù)值散列到群G中Add(G)群G中的加法任務(wù)Mul(G)群G中的乘法任務(wù)Exp(G)群G中的求冪任務(wù)Pair(G)群G中的配對(duì)任務(wù)表2RI-MHT中不同算法的計(jì)算成本算法加法乘法hash求冪配對(duì)keyGen000Exp(G)0fileTagGen000Exp(G)0blockSigGen00nH(G)(n+1)Exp(G)0genProoftAdd(G)(t-1)Mul(G)0tExp(G)0verifyProof0tMul(G)0tEXP(G)4表3計(jì)算成本的比較協(xié)議服務(wù)器審核者時(shí)間復(fù)雜度文獻(xiàn)[3]tEXP(G)+(t-1)Mul(G)2Pair+(t+2)Exp(G)+(t+1)Mul(G)O(n)文獻(xiàn)[6]2tExp(G)+(2t-2)Mul(G)3Pai


本文編號(hào):3019752

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