云数据精确修复方法研究

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云存储是一种新兴的网络存储技术,它可使云用户通过联网装置连接到云上随时随地的存取数据,其高效、方便和低成本等特点使其发展迅速。然而云用户将数据发送到云端进行存储和维护,失去了对数据的控制,可能会出现如下安全问题:1)云服务端出现节点故障,发生服务中断;2)更有可能造成数据丢失,这些情况将致使云存储数据存在极高风险性。目前解决此问题的一般方法是采用多云环境,利用冗余技术来提高数据可用性。已有研究虽然实现了在较少的数据冗余和较少的修复代价下快速、精确修复数据,提高了数据可用性,但其直接将原数据分布存储,不能保护数据隐私,而且仅能修复一个数据块,也没考虑冗余数据块修复。针对以上缺点,本文提出了一个新的数据修复方案---Z’code,即对数据进行分块隐藏编码,产生冗余块,将数据块分别存储到多个云服务提供者中,解决数据机密性和数据可用性,能利用未丢失的数据精确修复两块丢失数据,包括数据块或冗余块;另外,本方案引入一个可信第三方,实现一个基于Hadoop分布式系统的MapReduce算法,并行化矩阵计算,同时为多个用户进行数据隐藏编码,解决数据机密性同时减轻了用户的负担。实验结果表明:1)修复一块隐藏数据块所花费的时间与已有研究相差无几,而修复一块冗余块的时间比它们修复数据块的时间都要少;2)采用了Hadoop并行工作环境下的数据隐藏与反隐藏计算开销较串行算法有较大的改善,从而减轻了用户负担。
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