一种基于双线性对的云数据完整性验证算法

基于同态哈希函数的云数据完整性验证算法 周锐 王晓明 云存储已经成为未来存储发展的一种趋势,但也带来新的安全挑战,如云服务提供商可能出于某种目的篡改数据.为确保云数据的完整性,提出一种基于同态哈希函数的云数据完整性检查算法.该算法在可信第三方的审计下,通过聚合多个RSA签名,对云数据进行完整性验证.为不泄露用户数据信息,采用同态线性认证与随机掩蔽技术,实现隐私保护.分析结果表明,该算法不仅能有效地抵抗服务器的恶意攻击,而且支持数据更新,与现有审计算法相比,该算法在验证过程中能减少计算代价,在批量

本文讲的是DockOne微信分享(一三一):Juice--一种基于MesosFramework的任务云框架[编者的话]近年来,随着Mesos在生产环境中的普及,使大规模的集群管理变得简单,而基于MesosFramework开发的Juice框架,能够完成分布式任务的分发,处理,对于资源利用率的提高有很大的帮助,今天就为大家介绍一下这套框架. [3 天烧脑式容器存储网络训练营 | 深圳站]本次培训以容器存储和网络为主题,包括:Docker Plugin.Docker storage driver.D

一种基于SDN的安全云接入方法 徐耀峰 郭志刚 寿国础 这篇论文结合SDN(Software Defined Networking)技术,从接入安全保障角度提出一种新型的安全云接入模型.这个模型中,云服务提供商(CSP)只关心数据的处理和存储,第三服务方根据云用户的需要提供对应的接入安全保障服务.在SDN网络中,第三服务方可以采用基于服务名称寻址的网络管理策略,这使得服务很容易扩展或恢复.整个模型分为两部分,API 模块和功能模块,API模块负责功能模块与SDN控制器的网络策略互,功能模块处理接

作为近几年兴起的云计算的一大重要组成部分,云存储承担着最底层以服务形式收集.存储和处理数据的任务. 企业用户和个人将数据托管给第三方,通过公有云.私有云或混合云形式对数据进行按需存取操作.云存储的优势主要在于:按需使用,按需付费;无需增加额外的硬件设施或配备专人负责维护,减少管理难度;将数据复制.备份.服务器扩容等工作交由第三方执行;快速部署配置,随时扩展增减,更加灵活可控. 在商业前景方面,以"用户创造内容"和"分享"为精神的Web2.0推动了全网域用户对在线服务

一种基于同态标签的动态云存储数据完整性验证方法 余星 在云存储服务中,为使用户可以随时验证存储在云存储服务器上数据的完整性,提出一种基于同态标签的动态数据完整性验证方法.通过引入同态标签和用户随机选择待检测数据块可以无限次验证数据是否完好无损,并支持数据动态更新:可信第三方的引入解决了云用户与云存储服务供应商因数据完整性问题产生的纠纷,实现数据完整性的公开验证:然后给出本文方法的正确性和安全性分析,以及本文方法的性能分析:最后通过实验验证了该方法是高效可行的. 一种基于同态标签的动态云存储数据完

基于业务流程的制造云服务组合模型 赵秋云 魏乐 舒红平 为了提高云制造系统中制造云服务的组合成功率,实现组合云服务与用户业务需求的准确匹配,在对制造云服务.流程节点任务.云服务的可组合性和流程匹配进行形式化描述的基础上,提出一种基于业务流程的制造云服务组合模型.该模型由业务流程引擎.业务流程.选择逻辑.评估逻辑.监控逻辑.知识库和原子云服务集构成,在功能匹配的基础上,对候选服务的可组合性进行检查,结合负载.服务质量(QoS)和业务流程信息,选择合适的云服务,并将其挂接在业务流程上实现制造云服务的

基于P2P的可信云存储控制模型 朱变 王健 云存储是云计算中理想的存储信息技术.论文针对目前云存储主要采用集中式架构所带来的瓶颈问题,并结合P2P技术的主要思想.提出了一种基于P2P的可信云存储控制模型.该模型不仅提高了云存储性能,并且采用可信计算技术来增强了云端用户的访问控制和数据存储的隐私安全,对提出的模型进行安全性分析. 基于P2P的可信云存储控制模型

基于分割的数字图像云存储机制 吕骁博 郭耀 陈向群 随着云计算和数据中心的发展,数据处理和存储工作逐渐转移到云平台上. 通过云服务器存储数字图像可以解决图像存储和共享的问题,但是一些云服务器可能难以保证这些数字图像数据的可靠性和可用性,导致用户隐私泄露. 本文提出了一种基于分割的数字图像云存储机制,并采用了两种不同的图像分割算法:分块分割和分层分割.为了验证该机制,实现了一个支持隐私保护的数字图像云存储工具,针对不同图像分割方法进行了比较分析与实现,对所选的不同云服务器服务质量进行了测试. 通过

基于OpenFlow的流媒体云服务迁移方法 战立松 奚宏生 王子磊 传统基于应用层中间件或代理的服务迁移技术容易造成单点故障且扩展性差,并且流媒体的交互性和长会话特性使其难以实现对用户透明.为此,提出一种基于OpenFlow的流媒体云服务迁移方法.通过在网络层进行流媒体云迁移实现对用户的服务透明,同时针对网络层的服务迁移代价问题,提出一种基于用户请求预测的迁移策略,在提升系统容量的同时优化服务迁移数.实验结果表明,该迁移策略可有效地提高服务请求接受率,进而增强系统服务能力. 基于OpenFlow