基于Hadoop的移动云存储系统研究与实现

通过对移动存储进行需求分析,提出了一种基于Hadoop的移动云存储系统.移动云存储系统通过手机客户端与服务器端和云端进行数据交换,达到访问云端数据和加密存储数据的目的.本系统实现了基于Android移动手持终端上的文件移动云存储,达到了实时查看和分享数据的目的;对用户信息采用对称加密算法,保证了文件存储过程中用户信息的安全;利用Hadoop云管理平台和AES文件加密算法,保证了在存储在云端文件的安全.     

基于代理重加密的云数据共享机制的研究与实现

为了使得云端数据能灵活安全地进行共享,该文对基于代理重加密的共享机制进行了研究。该文利用代理重加密实现代理授权,设计了一种云端数据授权共享方案。代理重加密算法使用了双线性对,其安全性基于判定双线性Diffie-Hellman(Decisional bilinear Diffie-Hellman,DBDH)假设。在该方案基础上,实现了一个基于Hadoop云存储平台的云端数据共享原型系统,对其进行了测试和分析。该系统的数据共享具有高效性和安全性。该文工作对代理重加密在云端数据共享中的应用具有借鉴价值。     

基于CP-ABE算法的云存储数据保护机制

针对电子政务和企业外包数据服务,在用户并不能完全信任云服务提供商这一前提下,研究了基于密文策略属性基加密(CPABE)算法的云存储安全机制,实现了类似基于角色的数据访问控制机制.还将CP-ABE加密和层级访问控制机制相结合,构造简单高效的访问结构树,从而简化了密钥管理的过程;同时利用代理重加密技术实现权限撤销,从而将大部分计算任务交给云服务提供商完成.     

适用于云存储的并行无证书代理重加密方案

为了保证云存储中数据的安全访问控制,并基于CPU已进入多核阶段的现状,将并行计算思想用于代理重加密算法中,提出了一个并行代理重加密方案(PCL-PRE).数据拥有者使用对称加密密钥(DEK)加密敏感数据,同时使用代理重加密算法加密该DEK,将这些加密内容存储于云存储中心.云存储中心作为半可信的代理节点,根据访问控制列表,将数据拥有者的DEK进行代理加密,转化为多个接收者可以用自己私钥解密的密文,而在整个过程中都无法获取任何明文信息.接收者收到密文后,即可解密.该方案使用随机数复用技术,对消息进行优化并行,并结合密文聚合,进一步提高了传输效率.实验表明,并行代理重加密方案具有明显的效率优势.     

云环境下用户隐私混合加密方案及其性能分析

针对云环境下用户隐私数据的安全性和数据应用操作效率要求相矛盾的问题,提出了一种基于同态加密和基于属于加密的混合方案,实现对云用户隐私信息进行分类加密保护.方案中将用户数据分为绝对保密的数据和可信用户合理访问的数据2类,其中对绝对保密的数据采用同态加密算法;对可被部分授权用户访问的数据制定相应的访问控制树,并采用基于属于的加密算法.设计了云环境下混合加密方案,分为客户端和服务端,并将混合加密方案与基于属性的加密方法从加解密时间和存储开销进行了比较,可以看出混合加密方案具有很好的应用前景.     

基于云计算的大数据存储安全的研究

随着网络技术以及云计算的发展,越来越多的数据资料将被存放在云平台,云计算与云存储的安全性也成为了用户选择云服务时最关注的一个问题.文中通过研究国内外的最新研究成果,提出了云存储的安全模型,从云端接入安全、大数据存储的加密安全和数据的完整一致性检验等方面具体归纳概括了国内外的研究趋势.文中归纳了最新的数据安全存储技术及相关方案,综合比较分析其优缺点.最后对基于云计算的大数据存储技术进行了展望.     

基于CP-ABE的云存储数据访问控制方案

结合云存储的应用环境,构造了一种基于密文策略属性的加密(ciphertext policy attribute based encryption,CP-ABE)技术和收敛加密技术的混合加密数据访问控制方案.该方案包括密钥发布中心、用户和云服务器三方实体,能高效、灵活、细粒度地进行数据的访问控制,可提高云存储服务器的空间利用率,并使用签名技术支持数据源认证和数据完整性认证.理论分析与实验验证了该方案具有较高的实际应用价值.     

基于P2P技术的混合云存储模型

为了解决普通云存储中重要数据完全依赖云端存储与管理所带来的数据安全问题,并增强存储数据的安全性和可靠性、减轻大数据文件存储过程中带来的通信压力,提出一种基于P2P技术的混合云存储模型(简称PCS).该模型由内部P2P网络和普通云端2部分组成,用户可把重要数据、大文件数据及全部元数据存储在PCS模型中的内部P2P网络,而仅把非重要数据交由云端服务商来存储和管理.PCS模型中对数据的存储和管理采用文件分片技术(一个文件可有多个分片,且每个分片可有多个副本)以保证数据的完整性和可靠性.PCS模型有效保证了重要数据的安全问题,部分减轻了企业与云端之间的通信带宽压力,并提高了云存储的文件检索速度.     

云存储环境下支持用户动态撤销的属性加密方案

基于CP-ABE算法,提出一个云存储环境下支持已注册合法用户动态撤销的属性基加密方案。与传统的委托云中心代理重加密思想不同,本方案中密文是由云存储中心产生的部分密钥k和数据拥有者放在访问结构中的s值共同作用产生,满足属性访问结构的用户可以重构s,恰好抵消部分密钥k在密文中的盲化因子而得到数据明文。当已注册合法用户撤销后,云存储中心更新原来用于加密的部分密钥为k′以及部分密文,即可阻止注册用户撤销后无法解密数据,从而保护数据的后向安全性。未注销用户也仅需更新部分解密私钥即可正常解密,方案整体所需计算量、更新存储量和通信量较低。     

适用于移动云计算的多文件数据完整性验证方案

针对移动终端存储空间和计算能力的局限性,提出一个新的适用于移动云计算的多文件数据完整性验证方案。首先,用户发送一个代理授权证书给代理签名方为自己生成代理签名,在代理签名前用户可以上传追加数据到云存储服务器;然后,代理签名方为用户生成代理签名并上传云存储服务器;最后,用户验证代理签名的有效性,代理签名完成。将繁重的代理签名任务交给代理签名方执行,减轻了移动终端用户的计算压力。采用多文件的聚合签名的形式,降低云端和移动用户的通信开销。在随机预言模型下,证明了该方案的安全性。     

云环境中基于代理重加密的多用户全同态加密方案

为解决云环境下多用户共享、隐私安全和密文计算等问题,该文提出一种适用于云环境的基于代理重加密的多用户全同态(proxy re-encryption-based,multi-user,fully homomorphic encryption scheme for cloud computing,PREBMUFHE)加密方案。该方案使用不同的公钥对不同用户的密文进行加密,使得不同用户密文满足密文独立和不可区分性。为了使2个用户之间的密文运算结果满足全同态性,当密文上传到云端时,由云服务提供商(cloud service provider,CPS)作为代理方对其中一个用户的密文进行重加密,将其转化为对同一用户下的密文,然后再进行密文的运算。安全分析证明了该方案的安全性是基于容错学习(learning with errors,LWE)困难问题,在普通双线性群随机域模型下能抵御选择明文攻击(indistinguishability under chosen plaintext attack,IND-CPA)。实验结果表明:该方案能有效实现不同用户密文的全同态运算,支持多用户共享。     

加密域图像检索技术综述

公共云存储服务为企业或个人海量多媒体数据提供了廉价的存储空间和多种多样的访问方法.为了保护数据的安全,多媒体数据上传到云端之前的加密处理是一种最简单也最直接的手段.因此,在当前的各种应用服务下,如何有效地管理和检索密文数据成为一个具有挑战性的问题.针对该问题,文中首先给出了加密域图像检索的系统架构,总结分析了加密域图像检索算法的几种关键技术,包括加密技术、图像特征提取技术、安全索引技术等,然后分析、比较了几种具有代表性的加密域图像检索算法及其发展方向,最后对加密域图像检索技术进行了展望.     

支持大规模地震探测数据快速可视化的云端数据缓存技术

首先, 基于云计算应用模式, 提出一种能有效利用云存储架构的双层缓存技术. 通过在客户端和服务器端建立分布式缓存, 能有效避免用户频繁访问远端数据, 为用户构建轻量级的客户端, 解决了目前地学数据可视化软件大量占用用户本地存储容量的问题. 同时服务器端也避免了多次访问云存储文件系统, 减少了大量的数据检索与加载时间. 其次, 提出一种ARLS(association rule last successor)访问预测算法, 根据用户的历史访问记录, 利用关联规则挖掘用户的访问模式, 对其访问行为进行预测, 进而提前加载数据, 提高缓存命中率, 解决了用户在可视化过程中不断移动兴趣区域, 频繁更换渲染数据的问题, 能有效应对用户具有多种访问模式的情况, 提高了预测准确率. 实验结果表明, 该云存储架构显著减少了本地资源消耗, 访问预测算法的准确率在最差情形下可达47.59%, 平均准确率达91.3%, 分布式缓存的平均缓存命中率达95.61%, 可有效支持云端大规模地震数据的快速可视化.     

云环境下基于同态加密算法的朴素贝叶斯分类器

针对云环境中隐私数据的安全性问题,提出一种在云环境下对加密数据进行计算的模型,包含密文乘法算法、密文比较算法和密文对数算法三种密文计算算法,并将其应用到朴素贝叶斯分类器中．首先,将密文通过同态加密算法增加随机的扰动项,发送给云计算中心;然后,云计算中心在不泄露私钥的情况下,将添加随机扰动的密文数据解密为明文数据,对明文数据执行相应操作后,加密发送给云存储组件,当解密添加随机扰动的数据时不会暴露真实明文数据;接着,云存储组件通过同态加法消除随机扰动的影响,得到所需数据;最后,将密文计算算法应用在朴素贝叶斯分类器中,实现对加密文本数据的分类．实验结果表明：密文计算模型的效率有较大的提高,且该模型将大量计算放在云环境中,可以减轻客户端压力,充分利用云环境中的资源．     

基于加密机制的云计算数据可靠存储方案研究

为了克服因收发双方都使用同样钥匙导致的其安全性不高等缺点,引入深度加密机制,与AES(Advanced Encryption Standard)算法耦合,设计了基于双级加密的云计算数据可靠存储方案.先采用AES对用户数据客户端进行对称加密,到达云资源管理器后,采用分布式重组的方法进行深度加密,构造了"初级—深度"双级加密的云计算数据可靠存储结构,并完成了基于加密的云计算数据安全存储加密和解密操作流程.借助Eclipse与Java语言,建立了云计算安全模块.结果表明:该系统的加密效率高,拥有较高的安全性且界面操作简单.     

云存储中数据安全访问的研究

随着云存储的日益发展,将数据外包存储在不可信的第三方越来越普遍。即使用户对数据进行了加密,攻击者仍然能够通过分析访问模式获得存储数据的信息。在外包存储应用中,无关RAM允许客户对不可信服务器隐藏数据的访问模式,攻击者无法获取数据的有用信息。提出一种新的无关RAM结构,对客户的每个请求仅需常量级代价和少量客户端存储空间即可实现数据的无关访问。     

一种低代价的云计算存储权限管理机制

以密文策略的属性加密体制(CP-ABE)的密文访问控制方案作为理论背景,设计出一种基于动态重加密的云存储权限撤销优化机制(DR-PRO).该机制利用(k,n)门限方案,将数据信息划分成若干块,动态地选取某一数据信息块实现重加密,依次通过数据划分、重构、传输、提取以及权限撤销等子算法完成用户访问权限撤销过程.理论分析与模拟实验表明,在保证云存储服务用户数据高安全性的前提下,DR-PRO机制有效降低了用户访问权限撤销的计算与带宽代价,其性能效率得到了进一步优化与提高.     

一个无安全信道的无证书公钥可搜索加密方案

数据通常被加密后存储至云服务器,尽管这样可以保证数据的安全,但限制了用户对密文的搜索,公钥可搜索加密技术(PEKS)应运而生.结合无证书公钥密码学体制,提出了一种无证书轻量级可认证的无安全信道PEKS方案.该方案在随机预言模型下被证明是安全的.分析结果表明,推出的方案在安全性、计算成本和通信成本方面具有更好的综合性能.     

一种新型的安全云存储模型

针对云存储中的数据安全访问控制问题,设计了一个以云服务器为中心节点,支持不同权限多用户访问的安全高效的云存储模型。该模型利用椭圆曲线公钥密码设计具有语义安全的可搜索加密算法,并结合关键字相关度定义和保序加密算法提高数据检索准确性,降低系统通信负担;通过代理加密思想、用户访问控制列表和用户——数据访问控制矩阵实现不同权限用户的访问控制,安全灵活解决动态用户密钥管理问题。最后通过对模型安全性和模型效率两个方面对比分析,对模型可行性给出了证明。     

基于动态重加密的云计算存储平台权限撤销优化机制

针对云存储服务中用户访问权限撤销计算与带宽代价过大、复杂度过高等问题。以密文策略的属性加密体制(CP-ABE)的密文访问控制方案作为理论背景,设计出一种基于动态重加密的云存储权限撤销优化机制,即DR-PRO。该机制利用(k,n)门限方案,将数据信息划分成若干块,动态地选取某一数据信息块实现重加密,依次通过数据划分、重构、传输、提取以及权限撤销等子算法完成用户访问权限撤销实现过程。通过理论分析与模拟实验评估表明,在保证云存储服务用户数据高安全性的前提下,DR-PRO机制有效降低了用户访问权限撤销的计算与带宽代价,其性能效率得到了进一步优化与提高。