ACM 论文:数据持有性验证方法简介
"ACM论文:数据持有性验证1;ACM论文:数据持有性验证1;Provable Data Possession at Untrusted Stores∗Giuseppe Ateniese†Randal Burns†Reza Curtmola†Joseph Herring†Lea Kissner ‡Zachary Peterson†Dawn Song § 摘要 我们引入了一个可证明数据持有性(PDP)模型,允许在不受信任的服务器上存储数据的客户端验证服务器是否拥有原始数据,而无需检索数据。该模型通过从服务器中随机抽样一组块来生成概率证明,从而大大降低了输入输出成本。客户端可以使用这些概率证明来验证数据的持有性和完整性。 引言 随着云计算和大数据的快速发展,越来越多的用户选择将其数据存储在云服务器上。然而,由于云服务器由第三方管理并可能不受完全信任,用户对其数据的安全性和完整性担忧越来越大。因此,数据持有性验证成为了一个重要的问题。 在传统的数据持有性验证方式中,客户端需要从服务器检索整个数据集才能验证其完整性。这不仅会耗费大量的时间和网络带宽,而且还会给服务器和客户端带来额外的负担。为了解决这个问题,我们提出了一种新的可证明数据持有性模型,使客户端可以在不检索完整数据的情况下验证服务器的持有性和数据的完整性。 模型概述 我们的PDP模型使用了一种随机抽样的方法来生成概率证明。客户端可以选择一些随机的块作为样本,然后向服务器发送这些块的哈希值请求。服务器计算并返回所请求块的哈希值,而不需要传输实际的数据。客户端使用这些哈希值来验证块的完整性,并通过一定的算法来计算出数据的整体完整性。 为了提高证明生成的效率,我们提出了一种基于哈希树的结构。客户端可以通过该结构来组织和存储数据的哈希值,并且可以仅传输哈希树的根节点来验证数据的完整性。 我们的PDP模型还引入了一种客户端和服务器之间的挑战-响应机制。客户端可以向服务器发送一个随机的挑战值,要求服务器返回样本块的哈希值。服务器必须根据挑战值进行计算,并返回哈希值。这种机制可以确保服务器不能仅通过存储块的哈希值来进行欺骗,并进一步增强了数据的安全性。 实验结果 我们通过在实际云存储环境中进行实验来评估我们的PDP模型的性能和效果。实验结果表明,我们的模型可以在减少I/O成本的同时,仍然保证数据的完整性和持有性。与传统的数据持有性验证方式相比,我们的模型在时间和网络带宽的消耗上都有显著的改善。 结论 在本论文中,我们提出了一种新的可证明数据持有性模型,允许客户端验证在不受信任的服务器上存储的数据的持有性和完整性。通过随机抽样和哈希树结构,我们的模型成功地减少了I/O成本,并提高了数据的安全性和效率。我们的实验结果表明,该模型在真实环境中具有良好的性能和可扩展性,可为用户提供可靠的数据存储和验证服务。" 总结: 本文介绍了一个可证明数据持有性(PDP)模型,这个模型允许客户端验证服务器在不检索完整数据的情况下是否拥有原始数据。该模型通过随机抽样和哈希树结构生成概率证明,从而降低了输入输出成本。客户端可以使用这些概率证明来验证数据的持有性和完整性。实验结果表明,该模型在减少I/O成本的同时仍然保证了数据的完整性和持有性。这种PDP模型具有良好的性能和可扩展性,可为用户提供可靠的数据存储和验证服务。
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