高性能的云存储安全网关设计与实现

随着互联网应用的迅速发展,数据量呈指数级增长趋势。越来越多的用户选择将数据存储备份到云端,但同时数据安全隐患也越发突出。用户对海量数据的存储备份和安全性需求越来越高。为了方便用户将本地数据迁移到云存储服务端,简化远程云端资源的访问,提供隐私保护、数据安全等附加价值,设计并实现了一个安全、高性能、大容量的混合云存储安全网关。该云存储安全网关能够提供安全、高效的数据存储备份服务,克服传统存储备份服务的不足。具有灵活的数据机密性和用户隐私管理、安全的数据存储和传输等特点。     

探析云存储与数据安全

随着移动通信技术的发展,数据在网络中的存储与使用被重新定义,云计算和云平台改变了数据存取的传统方式,云端数据存储应云而生.云存储的数据安全问题也渐渐显露,逐渐引起了用户注意.云存储方便了用户的使用且无需维护和购买移动存储设备,但是其安全问题也伴随数据存取的始终.聚焦于云存储技术及其数据安全,简述了现有的云存储技术及其数据安全.     

基于云计算的水电站数据安全存储系统

水电站的众多项目会生成海量信息，为保证数据存储安全，减少存储空间，提出基于云计算的水电站数据安全存储系统。设置云计算星形节点拓扑结构，结合处理器性能、任务规模等因素建立云计算负载模型，保证云端负载均衡；将系统整体架构分为视图层、控制层、接口层与云端层；设计系统的数据加密、安全访问与云灾备三大功能模块，利用初始密钥对数据加密，获取属性集合，完成密文异或计算，建立基于阈值的安全访问结构，实现水电站数据安全存储。实验结果表明系统存取延时小，可去除重复数据，大量节省存储空间。     

基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法

为了提升半结构化数据的安全转换能力、降低数据转换输出误码率(BER),提出基于元数据管理的半结构化数据安全转换方法。构建云存储动态半结构化数据的Hash编码模型,采用动态随机码元调制方法,分析云存储动态半结构化数据的参数统计特征量。采用模糊自相关融合调度方法,构建云存储动态半结构化数据的直觉模糊度对偶集。采用统计分析和概率密度特征采样的方法,构建云存储动态半结构化数据分簇聚类融合模型。采用元数据管理和参数模糊度辨识,实现半结构化数据安全转换和多属性群决策。根据分组交换的方法,实现云存储动态半结构化数据动态分析和聚类。结合信息聚类和自适应学习方法,实现半结构化数据安全转换和编码控制。仿真结果表明,采用该方法进行半结构化数据安全转换的准确性较高、数据输出误码率较低、融合性较好,提高了半结构化数据的安全传输能力。     

面向云数据安全存储的分段融合模糊聚类算法

为了提高云数据的安全存储性能,需要对数据进行优化属性聚类归集。针对传统方法采用模糊C均值聚类进行云数据存储归类设计具有对初始聚类中心敏感、容易陷入局部收敛的问题,提出一种基于分段融合模糊聚类的云数据安全存储模型构建方法。建立云数据安全存储的网格分布结构模型并进行数据结构分析,进行云数据属性集的向量量化特征分解,对海量的云存储数据流采用分段匹配检测方法进行特征压缩,实现冗余数据自适应归集合并,挖掘云数据信息流的高阶谱特征。在模糊C均值聚类算法的基础上采用分段数据融合进行数据分簇模糊聚类,提高数据存储的安全性,同时降低云数据存储的负荷。仿真结果表明,采用该方法进行云数据聚类和优化存储设计,能降低数据聚类的误分率,提高云数据存储的吞吐量,确保云数据的安全存储。     

面向大规模数据备份的云存储网关研究

越来越多的用户选择将数据存储备份到云端,但同时数据管理权和所有权的分离致使数据安全隐患越发突出。用户对海量数据的存储备份和安全性护需求越来越高。介绍云存储网关备份的优势,阐述了云存储网关的研究现状,研究了现有云存储网关的关键技术和系统架构。     

基于数据集中存储的数据安全技术研究

云存储、数据集中管控等数据集中存储应用日益广泛,集中存储数据的安全性面临挑战.在对现有数据防泄露技术和基于数据集中存储的安全技术进行分析比较的基础上,提出了基于数据集中存储的数据保护框架,综合利用身份认证、访问控制、网络安全、安全交换等多种技术实现集中存储数据安全.     

基于分割的云存储医疗大数据分级保密模型设计

为提高在云存储环境中具有密度高、关联复杂的医学大数据安全保密级别,基于数据分割和等级关联结构,以数据加密的隐私保护算法为支持,提出了一种新的大数据资源的隐私保密模式.从云环境下医疗大数据特征入手,分析云存储中数据隐私保护机制,提出基于分割的云存储数据分级保密模型,大大提高了数据的安全性.研究表明,该模型可以有效保护数据安全和隐私,提高云端数据的安全程度及提高执行效率.     

图书馆云存储数据安全性问题研究

云存储是在云计算上延伸的一个新的概念,主要是为用户提供数据存储服务.在分析图书馆云存储系统中数据安全隐患的基础上,提出了系统对数据的完整性、保密性和可用性的目标.针对图书馆信息传输过程中的动态数据安全、服务器上的静态数据安全、残留数据的清除和数据恢复等问题,分析了身份访问控制、数据加密存储、数据完整性校验和数据销毁/恢复等安全解决方案.     

双通道云数据存储安全方案研究

为了改善解决云计算中热点问题之一～数据存储安全,该文在研究现有经典云数据存储体系架构的基础上,根据云本身的超强计算能力和代价低廉等特性,提出了一种优化的双通道并行云存储架构,配以非对称数据加密手段,在硬件与架构层面直接针对安全问题作出优化部署。在大量的节约成本、提高效率、精简架构的情况下保证了云环境下数据存储安全性的提升。模拟部署表明,双通道并行云架构及非对称数据加密能有效的提高云数据存储的安全性。     

基于TrustZone的可信移动终端云服务安全接入方案

可信云架构为云计算用户提供了安全可信的云服务执行环境,保护了用户私有数据的计算与存储安全. 然而在移动云计算高速发展的今天, 仍然没有移动终端接入可信云服务的安全解决方案. 针对上述问题, 提出了一种可信移动终端云服务安全接入方案, 方案充分考虑了移动云计算应用背景, 利用ARM TrustZone硬件隔离技术构建可信移动终端, 保护云服务客户端及安全敏感操作在移动终端的安全执行, 结合物理不可克隆函数技术, 给出了移动终端密钥与敏感数据管理机制. 在此基础之上, 借鉴可信计算技术思想, 设计了云服务安全接入协议, 协议兼容可信云架构, 提供云服务端与移动客户端间的端到端认证. 分析了方案具备的6种安全属性, 给出了基于方案的移动云存储应用实例, 实现了方案的原型系统. 实验结果表明, 可信移动终端TCB较小, 方案具有良好的可扩展性和安全可控性, 整体运行效率较高.     

元数据和数据分离的安全云存储体系结构的设计

随着云计算的日益兴起,数据存储技术逐步由传统存储转移到了云存储技术。而云存储技术现在面临的主要挑战之一就是数据存储的安全性。为了解决云时代下数据存储的安全性问题,提出了一个元数据和数据分离的安全云存储系统,为用户提供了安全可靠的数据存储模式。首先介绍了现有的海量信息存储系统,然后简述了云存储的结构模型．最后提出了元数据和数据分离的安全云存储体系结构的结构设计。     

对象云存储中分类分级数据的访问控制方法

随着云计算技术的广泛应用,云存储中数据的安全性、易管理性面临着新的挑战.对象云存储系统是一种新型的数据存储云计算体系结构,通常用来存储具有分类分级特点的非结构化数据.在云服务不可信的前提下,如何实现对云存储中大量具有分类分级特点资源的细粒度访问控制机制,保障云存储中数据不被非法访问是云计算技术中亟需解决的问题.对近些年来国内外学者的成果进行研究,发现现有的方案并不能有效应对这种新问题.本文利用强制访问控制、属性基加密、对象存储各自的优势,并结合分类分级的属性特点,提出了一个基于安全标记对象存储访问控制模型.同时给出了CGAC算法和其安全证明,将分类分级特点的属性层级支配关系嵌入ABE机制中,生成固定长度的密文.该算法不仅访问控制策略灵活,具有层次化授权结构,还可以友好的与对象存储元数据管理机制结合.通过理论效率分析和实验系统实现,验证了所提出方案计算、通信开销都相对较小,具有很高的实际意义.     

数据处理中心云服务综合架构的研究与应用

分析云计算研究和应用的现状,阐述了综合型项目中基于云服务架构建设数据处理中心的典型模式,采用了理论分析和实践设计的方法,重点研究并提出了数据处理中心的云服务综合架构,包括云计算平台、资源管理、架构管理、计算资源部署和云存储数据仓库,在建设成本、移植风险和业务性能方面分析了云架构的基础优势,并展望了云架构发展前景。     

可验证的多用户云加密关键字搜索方案

针对云环境下多用户访问和大数据量存储的特点,提出了一种云环境下加密关键字搜索方案。与已有的大多数方案相比,该方案使用签名绑定关键字索引和其关联加密文件,实现了查询结果完备性和完整性的验证,使用重加密技术实现了多用户隐查询,并动态更新用户查询权限。此外,该方案在查询过程中使用哈希查询优化索引结构,实现了对云数据的快速访问。安全性分析表明,该方案是安全的;性能分析及仿真实验结果表明该方案和已有的一些算法相比有了较大的性能提升。     

三网融合下手机云计算的应用模式探讨

云计算作为一种新兴的信息计算模型,为网络运营商提供了低成本的海量信息处理及存储服务,同时也为三网融合平台云化架构的底层支撑奠定了基础。从当前亿级大规模智能手机应用平台已经面临计算和存储的瓶颈问题出发,将云计算服务应用于手机通信和数据处理业务中,探讨了云计算在手机平台中的应用模式,并从远程控制、数据同步、定位跟踪以及资源推送等方面进行论述,此模式能够有效提升手机业务能力和降低运营成本。     

云计算平台中的虚拟化技术与安全机制

随着云计算的普及,其安全问题变得越来越重要。本文通过研究存储虚拟化和网络虚拟化技术,设计并部署了一个弹性和安全的虚拟化集群。该集群利用虚拟化技术把云计算用户空间在逻辑上相互隔离,有效地解决了共享性和安全性之间的矛盾。该集群也具有良好的可扩展性、高可用性和较低的成本。     

云计算中数据隐私的安全保护机制

在云计算中,用户所拥有的数据信息通常被存放在遥远的云端,而其它用户常常能够访问这些数据且这些数据通常不由数据拥有者自己控制和管理.在此状况下,如何在云计算中保护用户的数据隐私安全则是一个十分具有挑战性的问题.为了解决这个问题,本文提出了一种数据隐私的安全保护机制.在此安全保护机制中,针对用户数据上载和访问的过程,首先提出了一种数据隐私保护的安全流程.在此基础上,提出了用户数据安全存储算法和云端数据安全访问算法.为了证明这种保护机制的有效性,本文对其安全性能进行了一系列的分析.分析结果表明：在云计算中使用这种机制能够确保数据隐私的安全性.     

云存储系统节能研究综述

云存储系统作为云计算的重要组成部分,是各种云计算服务的基础。但随云存储系统规模的不断扩大和在设计时对能耗因素的忽略,使其日益暴露出高能耗、低效率的问题。因为云存储系统占整个云计算中心能耗的27%～40%,所以无论从降低服务提供商的运营成本,还是从降低能耗以保护环境的角度出发,研究云存储系统中的节能技术都具有很大的现实意义与应用前景。将存储系统中的能耗优化问题分为基于硬件的节能方法与基于调度的节能方法两大类进行讨论;并将基于调度的节能方法分为基于节点调度、基于数据调度和基于缓存预取技术3类进行综合比较;最后,对适应节能的云存储体系结构、节能模式下的QoS保证、节能模式与计算模式的匹配以及纠删码容错技术下的节能研究4个方向进行了展望。