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云存储中大数据完整性证明机制研究

摘要第5-6页
ABSTRACT第6-7页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-23页
    1.1 研究背景与意义第15-17页
    1.2 国内外研究现状第17-21页
        1.2.1 PDP和POR的提出第17-18页
        1.2.2 PDP和POR的改进第18-20页
        1.2.3 目前存在的问题第20-21页
    1.3 论文主要工作和组织结构第21-22页
    1.4 本章小结第22-23页
第二章 相关基础知识第23-39页
    2.1 密码学基础知识第23-25页
        2.1.1 双线性映射第23页
        2.1.2 BLS签名方案第23-25页
        2.1.3 同态加密算法第25页
        2.1.4 聚合签名第25页
    2.2 云存储环境下数据完整性证明特性需求第25-33页
        2.2.1 公开验证第25-26页
        2.2.2 数据隐私第26页
        2.2.3 动态操作第26-32页
        2.2.4 无备份验证第32页
        2.2.5 无状态验证第32-33页
    2.3 数据完整性证明基本模型第33-37页
        2.3.1 云存储中数据完整性证明基本模型第33-34页
        2.3.2 数据完整性证明机制常用模型第34-37页
    2.4 本章小结第37-39页
第三章 支持数据隐私的大数据完整性证明机制第39-57页
    3.1 方案构造第39-48页
        3.1.1 基本操作算法第39-41页
        3.1.2 动态操作第41-45页
        3.1.3 批量审计第45-48页
    3.2 方案分析第48-50页
        3.2.1 正确性分析第48-49页
        3.2.2 安全性分析第49-50页
        3.2.3 性能分析第50页
    3.3 仿真验证第50-55页
    3.4 本章小结第55-57页
第四章 基于MBT的大数据完整性证明机制第57-81页
    4.1 MBT结构第57-63页
        4.1.1 基本介绍第57-58页
        4.1.2 MBT完整性检测算法第58-63页
    4.2 方案构造第63-74页
        4.2.1 基本操作算法第63-65页
        4.2.2 动态操作第65-72页
        4.2.3 批量审计第72-74页
    4.3 方案分析第74-75页
        4.3.1 正确性分析第74页
        4.3.2 安全性分析第74-75页
        4.3.3 性能分析第75页
    4.4 仿真验证第75-80页
    4.5 本章小结第80-81页
第五章 总结与展望第81-83页
    5.1 研究工作总结第81-82页
    5.2 未来工作展望第82-83页
参考文献第83-87页
致谢第87-89页
作者简介第89-90页

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