| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景、目的及意义 | 第9-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究目的与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 云计算综述和研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.1 云计算综述 | 第12页 |
| 1.2.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要工作和结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 论文的主要工作 | 第13页 |
| 1.3.2 论文的结构 | 第13-15页 |
| 2 目前云存储完整性验证性能分析 | 第15-29页 |
| 2.1 云存储完整性验证算法 | 第15-17页 |
| 2.1.1 双向线性映射 | 第15页 |
| 2.1.2 拉格朗日插值多项式 | 第15-16页 |
| 2.1.3 BLS签名 | 第16页 |
| 2.1.4 RSA加密算法 | 第16-17页 |
| 2.2 主要模型框架结构和术语 | 第17-19页 |
| 2.3 POR系统模型 | 第19-20页 |
| 2.4 PDP系统模型 | 第20-21页 |
| 2.5 MHT完整性检测模型分析 | 第21-29页 |
| 2.5.1 序号化的可更新哈希树 | 第24-25页 |
| 2.5.2 以DMHT为基础的叶节点的查找与验证方案 | 第25-29页 |
| 3 一种云存储下的完整性验证新机制 | 第29-39页 |
| 3.1 已有模型缺陷分析 | 第29-30页 |
| 3.2 系统模型的标准 | 第30页 |
| 3.3 构造完整性检测新方案 | 第30-32页 |
| 3.3.1 对于R-MHT模型角色定义 | 第30-31页 |
| 3.3.2 对于R-MHT模型函数定义 | 第31-32页 |
| 3.4 构造完整性检测过程 | 第32-35页 |
| 3.4.1 数据的预处理 | 第32-33页 |
| 3.4.2 挑战—响应模式 | 第33-35页 |
| 3.5 支持数据的动态操作算法 | 第35-39页 |
| 3.5.1 数据的修改操作算法 | 第35-36页 |
| 3.5.2 数据的插入操作算法 | 第36-37页 |
| 3.5.3 数据的删除操作算法 | 第37-39页 |
| 4 R-MHT模型的系统实现和性能分析 | 第39-47页 |
| 4.1 系统仿真环境及环境的搭建 | 第39-41页 |
| 4.1.1 系统仿真环境 | 第39页 |
| 4.1.2 环境的搭建 | 第39-41页 |
| 4.2 R-MHT模型理论分析 | 第41-44页 |
| 4.2.1 几种协议对比分析 | 第41-42页 |
| 4.2.2 R-MHT模型的计算复杂度 | 第42-43页 |
| 4.2.3 R-MHT模型的通信复杂度 | 第43-44页 |
| 4.2.4 R-MHT模型的存储复杂度 | 第44页 |
| 4.3 R-MHT模型实验分析 | 第44-47页 |
| 4.3.1 实验参数设定 | 第45页 |
| 4.3.2 云服务器反馈信息的时间效率 | 第45-46页 |
| 4.3.3 云服务器检测计算量 | 第46页 |
| 4.3.4 计算标签值过程中的存储开销 | 第46-47页 |
| 5 总结与展望 | 第47-49页 |
| 5.1 总结 | 第47页 |
| 5.2 展望 | 第47-49页 |
| 致谢 | 第49-51页 |
| 攻读硕士期间所取得的成果 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |