MB树优化的网络数据查询与安全检验策略

本文研究的是一种基于MB树的网络共享数据查询和检验方法，针对网络数据共享中普遍存在的问题——远程存储数据查询效率低下和检验过程冗余等问题。网络数据共享机制通常将数据存储在远程网络服务商，用户无需拥有数据副本，服务商负责数据的安全保护。在这种无副本环境下，确保数据的正确性和完整性是至关重要的。 当前，Merkle散列树是一种常用的检验方法，但它在处理大规模数据时存在明显的不足，比如验证过程中的冗余操作和需要大量的辅助认证信息，这会增加时间和空间的消耗。MB树的设计正是为了克服这些问题。MB树利用非叶节点包含多个出度以及叶节点直接对应数据的特点，对数据文件进行高效组织。这样，相比于Merkle散列树，MB树的节点数和深度不会随着数据文件块的增加而线性增长，从而减少了验证所需的节点查找路径，降低了辅助认证信息的数量。 该方法通过简化查询认证过程，显著提高了数据查询的速度和检验的效率。在实验分析中，与Merkle散列树相比，MB树在处理大规模数据时表现出更好的构建性能和更快的查询速度，这对于在网络环境中管理和验证大量数据的场景具有实际应用价值。文章由李凌、张蕾、杨洋和李京四位作者共同完成，他们分别来自西南科技大学计算机科学与技术学院、四川省军民融合研究院、中国科学技术大学计算机科学与技术学院以及浙江科技学院经济与管理学院，他们的研究领域涵盖了网络安全、高性能计算、虚拟现实技术等多个方向。 本文提出了一种创新的数据查询和检验方法，不仅解决了大规模数据处理中的效率问题，还提供了更为简洁和有效的方式来保障网络数据的正确性和完整性，具有重要的理论和实际意义。