云存储中具有隐私保护的群组共享数据完整性公开审计技术

Cloud storage has the advantages of large storage capacity, high performance scalability and impact without region. However, cloud storage service is provided by the third parties, ensuring the integrity of remote data is the most important issue that users concern about. Public auditing on data integrity can achieve the goal of provable data possession without retrieving the entire data from the cloud server. This project aims to research the problems of the integrity of group shared data in cloud storage, including 1) construct reasonable security models of public auditing on the integrity of group shared data, 2) design public auditing protocols for the integrity of group shared data to preserve privacy like traceability and non-frameability, 3) study the lightweight public auditing mechanisms for the integrity of group shared data so as to adapt to the resource-constrained cloud terminal equipment accessing to cloud storage system directly, 4) study the integrity accountability of non-repudiable group shared data to achieve a fair arbitration when responsibility dispute occurs after damaging the data integrity..We will propose the method for public audit, privacy preserving and liability accountability, and other critical issues through the further exploration and innovation of the theory and method about group shared data integrity protection. This will provide technical support and assurance for the construction of cloud computing /big data center which expanding, both domestically and abroad.

云存储具有存储容量大、性能可扩展性高、不受地域影响等优势，但云存储服务是第三方提供的，确保远程存储数据的完整性是用户关注的首要问题。数据完整性公开审计无需把数据从云服务器全部取回就能达到数据持有性证明目的。本课题旨在研究云存储中群组共享数据完整性公开审计问题，具体包括：1）构建合理的群组数据完整性公开审计安全模型；2）设计具有可追踪性、不可陷害性等隐私保护属性的群组共享数据完整性公开审计协议，解决群组共享数据完整性验证和隐私保护问题；3）研究轻量级的群组数据完整性公开审计机制，以适应于资源受限的云终端设备直接访问云存储系统；4）研究不可否认性的群组共享数据完整性问责技术，以实现数据完整性破坏后责任纠纷的公平仲裁。.通过对群组共享数据完整性保护理论与方法进行深入探索与创新，重点解决公开审计、隐私保护和责任问责等关键问题，进而为国内外蓬勃发展的云计算/大数据中心建设提供技术支持和保障。

本项目围绕云端数据安全存储与计算问题，重点对数据持有证明、数据可恢复性证明、数据安全去重和数据安全外包计算等关键问题进行了深入研究。主要包括：1）通过对云存储数据完整性验证技术的归纳和分析，重点设计了一系列具有不同隐私保护属性的多管理者或者无管理者的公开审计机制；2）设计了一个有效支持动态数据的可恢复性证明方案，确保了在完成数据完整性验证的同时可实现损坏数据的可恢复性；3）利用盲签名构建了安全的收敛密钥封装/解封算法，实现了对云存储中密文数据的客户端安全去重；4）通过采取一系列新的数学分割方法，有效实现了模指数和非负矩阵分解外包过程中用户数据的隐私保护，并能够有效验证外包计算结果。本项目在课题相关领域发表SCI国际期刊论文12篇（其中中科院二区以上论文8篇），CCF推荐A类中文期刊论文4篇，CCF 推荐C类国际会议论文6篇；授权国家发明专利5项。本课题的一些研究成果有望应用于云安全存储产品，能够为国内蓬勃发展的云计算/大数据中心建设提供技术支持和保障。