| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第8-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 课题研究内容及意义 | 第12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 课题研究背景 | 第15-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 云计算存储访问模型及相关技术 | 第19-25页 |
| 2.1 访问控制模型 | 第19-22页 |
| 2.2 加密算法发展 | 第22页 |
| 2.3 分布式系统简介 | 第22-23页 |
| 2.4 Hadoop 分布式文件系统 | 第23-24页 |
| 2.5 小结 | 第24-25页 |
| 第3章 基于 CP-ABE 算法的云存储访问控制 | 第25-35页 |
| 3.1 基于属性的加密算法 | 第25页 |
| 3.1.1 ABE 加密算法的雏形 | 第25页 |
| 3.1.2 ABE 加密算法的发展 | 第25页 |
| 3.2 基于 CP-ABE 算法的数据存储访问控制 | 第25-34页 |
| 3.2.1 CP-ABE 算法 | 第25-26页 |
| 3.2.2 访问权限控制 | 第26-28页 |
| 3.2.3 算法数据结构 | 第28-30页 |
| 3.2.4 基于 CP-ABE 算法的访问控制步骤 | 第30-31页 |
| 3.2.5 访问控制算法的运行过程 | 第31-33页 |
| 3.2.6 安全性分析 | 第33-34页 |
| 3.3 小结 | 第34-35页 |
| 第4章 基于改进型 Map/Reduce 算法模型的设计 | 第35-42页 |
| 4.1 基于 Hadoop 的 Map/Reduce 并行编程模型 | 第35-38页 |
| 4.1.1 Hadoop Map/Reduce | 第35页 |
| 4.1.2 Map/Reduce 执行流程 | 第35-36页 |
| 4.1.3 Map/Reduce 并行编程架构 | 第36-38页 |
| 4.2 改进的 Map/Reduce 模型 | 第38-41页 |
| 4.2.1 问题描述 | 第38页 |
| 4.2.2 Map/Reduce 流程框架 | 第38-39页 |
| 4.2.3 基于二次 Map/Reduce 分类存储算法模型 | 第39-40页 |
| 4.2.4 算法实现 | 第40-41页 |
| 4.3 小结 | 第41-42页 |
| 第5章 性能测试 | 第42-48页 |
| 5.1 实验环境平台的搭建 | 第42-45页 |
| 5.1.1 硬件环境 | 第42页 |
| 5.1.2 软件环境 | 第42-43页 |
| 5.1.3 安装配置 Hadoop 平台 | 第43-45页 |
| 5.2 实验结果分析 | 第45-47页 |
| 5.2.1 改进的 Map/Reduce 模型性能分析 | 第45-47页 |
| 5.3 小结 | 第47-48页 |
| 结论 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53页 |
