【摘要】： 云存储技术的快速发展,大大降低了存储数据的成本,使得更多的用户选择在云端存储数据,与此同时用户无法掌握对数据的绝对控制权限,无法确定存储在云端的数据是否完整;云存储提供商(Cloud Storage Provider,CSP)需要使用一种有效的协议来向用户证明存储在云端的数据的完整性。在实际场景中,用户往往在云端存储大量数据,并且根据需要随时远程对数据进行更新操作。所以,存储在云端的数据的完整性验证,既包括验证静态数据的完整性,也包括验证云服务商是否按照用户的指令将数据进行了正确更新。目前的验证方案,大都采用数字签名算法来实现公开的验证,并且利用动态数据结构来完成数据的动态更新。遗憾的是仍然存在通信和计算的开销较大,验证效率较低等问题。针对这些问题,本文综合分析数字签名算法、数据完整性验证模型和动态数据结构等关键技术,提出基于改进哈希树(RMHT)的动态数据完整性验证方案,并对该方案进行系统原型的设计与实现。论文的主要工作如下:(1)为了减少数据完整性验证过程中的通信和计算开销,解决验证效率低的问题,本文将文件的使用频率作为权值,引入默克尔哈希树(MHT)数据结构中,形成改进哈希树结构,提出基于RMHT的动态数据完整性验证方案。相较于MHT,RMHT在验证过程中,能够减少计算开销,并且在文件更新时,随着权值的改变可以提升验证的效率。(2)本文按照软件工程项目的标准流程对系统原型进行设计与开发,包括完整的软件需求,对模块的明确划分和接口的清晰定义,以及高效实用的代码。经过理论分析与实验对比,本文提出的数据完整性验证方案能够支持数据的动态更新,并可以提升数据完整性验证的效率。 【学位授予单位】： 西南科技大学
【学位级别】： 硕士
【学位授予年份】： 2017
【分类号】： TP333
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