量子计算下的云存储数据安全验证改进策略：格与布隆过滤器结合

随着量子计算机技术的发展，传统的云计算存储系统数据完整性验证机制面临着严峻的安全挑战。本文旨在解决这一问题，提出了一种基于格（Lattice cryptography）和布隆过滤器（Bloom Filter）的云存储数据动态完整性验证方案，发表在《信息安全与应用》杂志（Journal of Information Security and Applications）第39卷（2018年）的10-18页。该研究由山东师范大学信息科学与工程学院和山东省新型分布式计算机软件技术省重点实验室的的研究团队共同完成。 在这个创新方案中，作者首先关注了用户数据隐私保护的重要性，将文件和用户签名发送至云端服务提供商（Cloud Service Provider, CSP）和第三方机构（Third-party Auditor, TPA）。格是一种密码学概念，它利用数学结构来提供安全性和复杂性，尤其适用于对抗量子攻击。格在数据加密和密钥分发等方面具有潜在优势，可以增强数据在云环境中的安全性。 布隆过滤器作为一种空间效率高的概率型数据结构，用于快速判断一个元素是否在一个集合中，其误判率相对较低，但不能确定元素是否存在。在云存储中，通过结合布隆过滤器，可以高效地进行数据完整性检查，同时减少不必要的存储开销。当用户上传数据后，该方案会利用布隆过滤器对数据块进行校验，如果数据在过滤器中匹配，表示可能未被篡改；反之，若不匹配，可能需要进一步进行更复杂的验证，如与原始格加密版本对比，以确保数据完整无损。 为了实现这一动态完整性验证，文中可能会涉及以下关键步骤和技术： 1. **用户数据加密**：使用格加密算法对用户数据进行加密，确保只有拥有正确密钥的人才能解密，从而保护隐私。 2. **布隆过滤器构建**：针对每个文件，创建一个布隆过滤器，记录已知的合法数据块哈希值，这一步骤有助于快速验证数据完整性。 3. **数据上传与验证**：用户上传文件时，同时上传经过格加密后的数据以及对应的用户签名。CSP和TPA会使用布隆过滤器验证新上传的数据块是否符合预期。 4. **错误检测与纠正**：如果布隆过滤器报告不匹配，可能存在错误，但需要进一步采用格技术或其他方法进行确认和修复。 5. **隐私保护策略**：设计隐私保护策略，确保在验证过程中仅暴露必要的信息，避免敏感数据泄露。 这个研究不仅解决了当前量子威胁下的数据完整性验证问题，而且兼顾了成本效益，为构建安全、高效的云存储系统提供了新的解决方案。它的实施将有利于推动云计算行业的技术进步，提高用户对云存储的信任度。