| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第11-12页 |
| 1.3 论文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 2 数据版权保护及云环境的理论基础 | 第15-25页 |
| 2.1 数据版权保护 | 第15-18页 |
| 2.1.1 数据版权保护的概念 | 第15-16页 |
| 2.1.2 数据版权保护工作原理 | 第16页 |
| 2.1.3 传统的数据版权保护方法 | 第16-18页 |
| 2.2 云环境的理论基础 | 第18-22页 |
| 2.2.1 云计算思想 | 第18-19页 |
| 2.2.2 云计算体系结构及关键技术 | 第19-21页 |
| 2.2.3 云存储系统 | 第21-22页 |
| 2.3 云环境下的数据版权保护 | 第22-24页 |
| 2.3.1 云环境下数据版权保护面临的威胁 | 第22-23页 |
| 2.3.2 云环境下数据版权保护方法的性能要求 | 第23页 |
| 2.3.3 基于数据染色的版权保护方法 | 第23-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 基于云模型的数据染色方法研究 | 第25-39页 |
| 3.1 云模型 | 第25-27页 |
| 3.1.1 云模型定义 | 第25页 |
| 3.1.2 云模型的数字特征 | 第25-26页 |
| 3.1.3 正态云模型 | 第26-27页 |
| 3.2 基于云模型的数据染色方法 | 第27-33页 |
| 3.2.1 数据染色参数确定 | 第28-29页 |
| 3.2.2 数据染色方法设计 | 第29-32页 |
| 3.2.3 颜色的检测方法设计 | 第32-33页 |
| 3.3 云相似性度量方法 | 第33-37页 |
| 3.3.1 云的相似性 | 第33-35页 |
| 3.3.2 基于算术平均最小贴进度的云相似性度量算法 | 第35-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 4 云环境下数据版权保护模型的构建 | 第39-51页 |
| 4.1 数据版权保护模型构建 | 第39-40页 |
| 4.2 数据版权保护方法的设计 | 第40-48页 |
| 4.2.1 数据版权注册 | 第41-43页 |
| 4.2.2 数据访问控制 | 第43-45页 |
| 4.2.3 数据访问授权 | 第45-46页 |
| 4.2.4 数据版权追踪认证 | 第46-48页 |
| 4.3 云环境下数据版权保护模型分析 | 第48-50页 |
| 4.3.1 可靠性分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 安全性分析 | 第49页 |
| 4.3.3 复杂度分析 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 算法仿真与实验分析 | 第51-61页 |
| 5.1 数据染色方法的仿真测试 | 第51-56页 |
| 5.1.1 测试环境配置 | 第51页 |
| 5.1.2 测试过程 | 第51-52页 |
| 5.1.3 性能分析 | 第52-53页 |
| 5.1.4 算法鲁棒性分析 | 第53-54页 |
| 5.1.5 染色参数误差分析 | 第54-56页 |
| 5.2 数据访问控制方法的仿真测试 | 第56-60页 |
| 5.2.1 虚拟环境配置 | 第56页 |
| 5.2.2 测试过程 | 第56-59页 |
| 5.2.3 性能分析 | 第59-60页 |
| 5.3 本章小结 | 第60-61页 |
| 6 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 总结 | 第61页 |
| 6.2 展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 附录 攻读硕士学位期间发表论文及参加科研的情况 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69页 |