云存储环境下数据完整性检验和出错数据恢复技术研究

论文摘要

本文简单介绍了云计算和云存储,根据国内外云数据安全的现状,分析了现有的云存储平台在数据的完整性检测方面的不足之处,在云数据的完整性方面对云存储平台进行改进,提出了云数据完整性检测模型IDBRS（Integrality DetectionBased on Reed-Solomon code）,设计和实现了基于IDBRS模型的云数据完整性检测系统IDBRS和数据恢复系统,并提出了存储节点动态分级管理机制,增强了云数据的安全性和可靠性。论文首先介绍了云存储体系结构及现有的安全机制,分析了现有的数据完整性检测技术的优缺点,详细介绍了擦除码的相关知识,重点介绍了RS码的工作原理及其在云数据完整性检测与保护方面的应用。然后,从云数据完整性的公共检测能力、动态数据的支持、计算与通信开销等几个方面,对现有方案进行了分析,针对现有方案的不足,提出了云数据完整性检测模型IDBRS,并给出了基于IDBRS模型的云数据完整性检测方案,该方案无需在客户端保存验证码等元数据,就能实现云数据的完整性检测,并具有公共检测能力,在减少存储开销的同时,还消除了因元数据丢失而产生的安全隐患。其次,设计了云数据恢复系统,并提出存储节点动态分级管理机制,以便更好地对存储节点进行管理,该机制既增强了数据的安全性和可靠性,又能提高云数据完整性检测效率。最后,对云数据完整性检测方案IDBRS和数据恢复系统进行了实验测试和结果分析。实验表明IDBRS检测方案能够有效地对云数据进行完整性检测,并具有较低的存储和通信开销,数据恢复系统能够保障数据的可靠性和安全性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文的组织结构
• 第二章 基本概念
• 2.1 云存储系统
• 2.1.1 云存储
• 2.1.2 云存储系统结构
• 2.2 云存储安全性
• 2.2.1 云端的安全机制
• 2.2.2 云存储数据安全
• 2.3 现有数据完整性检测的方法
• 2.3.1 数据完整性
• 2.3.2 数据完整性检测方法
• 2.3.3 现有方法的不足
• 2.4 擦除码简介
• 2.4.1 擦除码
• 2.4.2 RS 码
• 2.4.2.1 有限域的构造与运算
• 2.4.2.2 RS 码的编码
• 2.4.2.3 RS 码在数据完整性检测中的应用
• 2.5 本章小结
• 第三章 基于RS 码的云数据完整性检测技术
• 3.1 数据完整性检验模型
• 3.1.1 符号定义
• 3.1.2 IDBRS 检验模型
• 3.1.3 IDBRS 方案的详细描述
• 3.1.4 IDBRS 算法
• 3.2 基于IDBRS 的静态云数据完整性检测
• 3.2.1 云存储简易架构图
• 3.2.2 IDBRS 方案总体架构
• 3.2.3 IDBRS 方案软件架构
• 3.2.3.1 客户端软件架构
• 3.2.3.2 服务器端软件架构
• 3.3 动态云数据完整性检测
• 3.3.1 动态数据完整性检测的意义
• 3.3.2 主要思想
• 3.3.3 动态云数据完整性检测实例
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于RS 码的云数据恢复技术
• 4.1 云数据恢复系统设计与实现
• 4.1.1 擦除码在数据存储中的应用
• 4.1.2 数据恢复原理
• 4.1.3 云数据恢复系统结构
• 4.1.4 策略选择模块
• 4.1.5 存储节点管理模块
• 4.1.6 数据恢复模块
• 4.2 存储节点动态分级管理机制
• 4.2.1 实现原理
• 4.2.2 机制与相关数据结构描述
• 4.2.3 算法描述
• 4.3 存储节点动态分级管理机制的应用
• 4.3.1 云数据恢复系统中的应用
• 4.3.2 优化数据完整性检测效率
• 4.4 本章小结
• 第五章 实验与分析
• 5.1 实验目的
• 5.2 实验环境
• 5.3 实验结果及分析
• 5.3.1 编码效率测试
• 5.3.2 数据完整性检测
• 5.3.3 方案性能比较
• 5.3.4 数据恢复测试
• 5.3.5 存储和通信开销
• 5.3.6 可用性分析
• 5.3.7 测试结论
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文工作总结
• 6.2 后续工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 作者在学期间取得的学术成果