• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法

      2019-01-17 02:44:46吳曉玲邱珍珍
      關(guān)鍵詞:容錯(cuò)性加密算法數(shù)據(jù)安全

      吳曉玲,邱珍珍

      (廣州商學(xué)院,廣東 廣州 511363)

      0 引 言

      計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)日益發(fā)展,大眾步入了信息化時(shí)代。分布式數(shù)據(jù)與信息的高效存儲(chǔ)和利用早已成為大眾生活和工作中十分關(guān)鍵的部分,無論企業(yè)還是個(gè)人,對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)注度都越來越高,由此,數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)數(shù)量在大量增加[1-2]。但現(xiàn)實(shí)情況中,大多數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和方法均不具備較為全面的性能[3]。當(dāng)前分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法借助網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)將用戶的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存在網(wǎng)絡(luò)云端當(dāng)中,并借助加密算法的方式對(duì)數(shù)據(jù)信息給予密碼保護(hù),由于數(shù)據(jù)處理的效率比較高,傳送速度快,集成化程度比較高以及服務(wù)器的覆蓋范圍廣泛等特征,近些年的發(fā)展與普及速度非常快。大數(shù)據(jù)的儲(chǔ)存是云計(jì)算當(dāng)中的主要環(huán)節(jié),是計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中有些儲(chǔ)存功能借助聯(lián)合與改進(jìn)而形成的一種高實(shí)用性、低成本的儲(chǔ)存方法,其可以將用戶信息以儲(chǔ)存并加密的方式進(jìn)行處理,并借助網(wǎng)絡(luò)回傳給用戶。以下為相關(guān)學(xué)者提出的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和方法,以此為例對(duì)目前相關(guān)研究進(jìn)行探討。

      林志貴[4]等人提出基于存儲(chǔ)閾值的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法。過程中,將事件的優(yōu)先級(jí)作為判斷數(shù)據(jù)存儲(chǔ)位置至查詢節(jié)點(diǎn)間距離的依據(jù),并以此減少數(shù)據(jù)存儲(chǔ)以及查詢時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的消耗,依據(jù)對(duì)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)閾值的定義判斷進(jìn)入下輪時(shí)隙分配與否。當(dāng)網(wǎng)格范圍內(nèi)節(jié)點(diǎn)均達(dá)到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)閾值,將數(shù)據(jù)保存至同一優(yōu)先級(jí)的網(wǎng)格中。當(dāng)同一個(gè)優(yōu)先級(jí)中所有網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)均達(dá)到某存儲(chǔ)閾值,將工作時(shí)隙重新分配。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法運(yùn)行下網(wǎng)絡(luò)生命周期較長(zhǎng),但數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性較差。侯昉[5]等人提出基于Z-Ordering的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法。過程中,利用空間填充曲線Z-Ordering自身具備的存儲(chǔ)映射方式和其訪問距離衡量因素,將網(wǎng)絡(luò)中的高維相鄰數(shù)據(jù)簇結(jié)合至一維存儲(chǔ)位置,以此加強(qiáng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)局部性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法存儲(chǔ)耗時(shí)短,但空間占用情況嚴(yán)重。杜瑞忠[6]等人提出基于封閉加密的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。利用虛擬機(jī)的隔離技術(shù)構(gòu)建封閉計(jì)算空間,對(duì)R-SA公鑰加密法進(jìn)行改進(jìn),使其無需重新生成大素?cái)?shù)即可完成密鑰變化,同時(shí)利用SSL安全鏈對(duì)數(shù)據(jù)和密鑰進(jìn)行傳輸,將數(shù)據(jù)于封閉計(jì)算空間中進(jìn)行加密之后再保存到分布式系統(tǒng)。其中,封閉式的計(jì)算空間可以阻止網(wǎng)絡(luò)中不良應(yīng)用和云管理員各種攻擊,高效防范數(shù)據(jù)的泄露。實(shí)驗(yàn)表明,該方法安全性較強(qiáng),但存在容錯(cuò)性差的問題。

      根據(jù)上述對(duì)當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和方法的研究可知,相關(guān)研究存在安全性和容錯(cuò)性差、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)占用空間大的問題,為此,本文展開研究,試圖提供新思路。

      1 分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

      1.1 分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)約束條件

      因?yàn)榉植际酱髷?shù)據(jù)存儲(chǔ)的過程中,數(shù)據(jù)會(huì)以一種離散形式進(jìn)行存儲(chǔ),由此需要在分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)前做以下約束:

      (1)整個(gè)分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的過程中,數(shù)據(jù)的流動(dòng)性為透明的狀態(tài),也就是最終的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)對(duì)中間的數(shù)據(jù)傳輸鏈路并不關(guān)注,且整個(gè)中間鏈路為云特性;

      (2)分布式大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)不存在固定控制中心,隨機(jī)分布式數(shù)據(jù)傳輸和存儲(chǔ)時(shí)都需要經(jīng)過該數(shù)據(jù)庫的檢索完成數(shù)據(jù)調(diào)度;

      (3)隨機(jī)一個(gè)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的中繼節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)失效情況,都能夠利用其他中繼節(jié)點(diǎn)完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的接力。

      因?yàn)閷?duì)隨機(jī)中繼節(jié)點(diǎn)來說,進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸就是對(duì)網(wǎng)絡(luò)中一定帶寬轉(zhuǎn)存的一個(gè)過程,由此分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容錯(cuò)性能夠利用式(1)的模型確定:

      (1)

      式中,Esent(c)為分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容錯(cuò)程度;c為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)量;fsent(t)為數(shù)據(jù)傳輸時(shí)的映射函數(shù)。

      依據(jù)式(1)可知,針對(duì)隨機(jī)分布式數(shù)據(jù)的傳輸鏈路來說,整體數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容錯(cuò)系數(shù)影響因素很多,其中包含當(dāng)前節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)數(shù)量等[7-8]。分布式數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中,要依據(jù)各條分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)鏈路完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ),由此其容錯(cuò)系數(shù)會(huì)隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)鏈路數(shù)量的增加而變大。

      1.2 基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法

      在基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法運(yùn)行前,將分布式數(shù)據(jù)彈性和數(shù)據(jù)的利用概率以及數(shù)據(jù)的粒度確定為已知值。其中,數(shù)據(jù)粒度是指數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的細(xì)化和綜合程度,細(xì)化程度越高,粒度越小;細(xì)化程度越低,粒度越大。彈性數(shù)據(jù)集是一個(gè)容錯(cuò)且可以執(zhí)行并行操作的元素的集合,控制數(shù)據(jù)的彈性需要控制數(shù)據(jù)的收斂性來實(shí)現(xiàn)。

      當(dāng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)收到數(shù)據(jù)存儲(chǔ)請(qǐng)求之后,分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為連續(xù)請(qǐng)求狀態(tài),依據(jù)式(2)至式(8)所示的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)梯度和存儲(chǔ)強(qiáng)度指數(shù)計(jì)算模型,當(dāng)計(jì)算結(jié)果滿足式(8)時(shí),將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)起來,假設(shè)不滿足,則反復(fù)執(zhí)行式(2)至式(8)。其中,一般數(shù)據(jù)儲(chǔ)存系統(tǒng)會(huì)劃分為三個(gè)梯度,第一梯度實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的高度訪問,第二梯度起到了對(duì)第一梯度和第三梯度的緩沖作用,第三梯度用于數(shù)據(jù)歸檔。下文式(2)至式(8)所體現(xiàn)的是數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的第一梯度。

      假設(shè)分布式數(shù)據(jù)的利用概率為P(x),分布式數(shù)據(jù)的利用概率期望值EP(x)和分布式數(shù)據(jù)彈性期望值E[T(x)]為倒數(shù)關(guān)系,則有:

      (2)

      式中,λ代表分布式數(shù)據(jù)服從指數(shù)。

      當(dāng)式(2)模型計(jì)算期望值為負(fù)數(shù)時(shí),則表明數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過程中的存儲(chǔ)流暢程度和擁塞程度為反比,分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)繼續(xù)進(jìn)行。假設(shè)式(2)計(jì)算期望值為正數(shù),需要對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行控制,利用調(diào)控?cái)?shù)據(jù)的粒度完成存儲(chǔ)過程的繼續(xù)。

      因分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的流暢度和式(2)計(jì)算出的期望值為負(fù)相關(guān),尤其是當(dāng)數(shù)據(jù)粒度比較細(xì)時(shí)會(huì)使該期望值持續(xù)上升,還可能會(huì)變?yōu)檎龜?shù),由此利用粒度率p對(duì)分布式數(shù)據(jù)彈性T(x)進(jìn)行控制,進(jìn)而降低數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率,使數(shù)據(jù)存儲(chǔ)流程更加順暢[9]。

      綜上分析可知,T(x)和p之間滿足負(fù)相關(guān)關(guān)系,由此能夠通過該關(guān)系保證T(x)數(shù)值不變,則有:

      T(x)?p

      (3)

      式中,T(x)?p的期望值E[T(x)?p]滿足時(shí)間函數(shù),E[T(x)?p]數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

      (4)

      根據(jù)式(4),將當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)接入粒度率還設(shè)定為p,那么下一個(gè)時(shí)刻T(x)滿足的關(guān)系式如下

      (5)

      因?yàn)榉植际綌?shù)據(jù)存儲(chǔ)點(diǎn)帶寬是有限的,而且存儲(chǔ)梯度Δ可以高效覆蓋T(x),由此對(duì)于隨機(jī)時(shí)刻Δt,與之對(duì)應(yīng)的保證覆蓋關(guān)系ΔT(x)滿足式(6):

      (6)

      依據(jù)式(6)的計(jì)算,得到的分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)強(qiáng)度指數(shù)Δλ滿足式(7)所示的數(shù)學(xué)表達(dá)式:

      (7)

      基于式(7)的計(jì)算結(jié)果,分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)梯度Δ和數(shù)據(jù)彈性T(x)滿足式(8),以此實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ):

      (8)

      根據(jù)式(8)的計(jì)算可知數(shù)據(jù)存儲(chǔ)梯度Δ和數(shù)據(jù)彈性T(x)的最佳關(guān)系,此時(shí)將分布式大數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ),式(9)為最終存儲(chǔ)結(jié)果Δ(X):

      Δ(X)=Esent(c)·c·P(x)·Δλ·T(x)

      (9)

      式(9)即為基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)結(jié)果。

      1.3 分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果加密

      基于分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果,利用CP-ABE加密算法對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果進(jìn)行加密,以提升數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。

      ABE加密算法為公鑰加密,與其對(duì)應(yīng)的解密對(duì)象不是個(gè)體,而是整個(gè)基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)群體。由于ABE融入了數(shù)據(jù)屬性理念,使ABE算法于云計(jì)算下應(yīng)用較為廣泛[10]。其將訪問控制權(quán)交給用戶,數(shù)據(jù)訪問用戶能夠自主選取要查詢檢索的數(shù)據(jù)信息,此為CP-ABE加密算法于云計(jì)算下最大優(yōu)勢(shì)。以下是將CP-ABE加密算法應(yīng)用于本文分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法的具體步驟:

      (1)輸入設(shè)定安全參數(shù),獲取主密鑰MK,公開參數(shù)PK。

      (2)輸入主密鑰MK和公開參數(shù)PK,結(jié)合2.2步驟得到的分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果,在明文Δ(X)的基礎(chǔ)上獲取密文C[Δ(X)]。

      (3)輸入分布式大數(shù)據(jù)屬性集合(包括大數(shù)據(jù)分布彈性T(x)、粒度率p以及儲(chǔ)存梯度Δ)、主密鑰MK,獲取私鑰SK。

      (4)輸入密文C[Δ(X)]、私鑰SK,對(duì)密文C[Δ(X)]進(jìn)行解密,最終獲取明文Δ(X)。

      根據(jù)CP-ABE加密算法對(duì)分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步加密,可高效解決當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法中存在的安全度差的問題,確保數(shù)據(jù)儲(chǔ)存的安全性。

      2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

      為驗(yàn)證本文提出算法的整體性能進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)環(huán)境為:CPU是Intel Pentium CPU G3260 @ 3.30 GHz,實(shí)驗(yàn)內(nèi)存為8.00 GB,實(shí)驗(yàn)操作系統(tǒng)為Windows 764位操作體系,實(shí)驗(yàn)軟件為Matlab 2017a。實(shí)驗(yàn)參數(shù)如表1所示:

      表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)

      根據(jù)上述實(shí)驗(yàn)環(huán)境和實(shí)驗(yàn)參數(shù)的設(shè)定,分別在以下方面對(duì)本文提出的算法進(jìn)行驗(yàn)證:

      (1)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性

      (2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率

      (3)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容錯(cuò)性

      實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下:

      圖1 不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)法安全性對(duì)比

      分析圖1可知,相比基于存儲(chǔ)閾值的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和基于Z-Ordering的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法,本文提出的算法安全系數(shù)更大。該算法利用ABE加密算法對(duì)應(yīng)的解密對(duì)象不是個(gè)體,而是整個(gè)本文算法群體這一特性,有效提升了分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的安全性。與當(dāng)前算法相比,該算法表現(xiàn)出了較強(qiáng)的可行性。

      圖2 不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)法空間占用情況對(duì)比

      由圖2可知,基于Z-Ordering的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率最高,基于封閉加密的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率次之,本文提出的算法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率最低。該算法利用粒度率對(duì)分布式數(shù)據(jù)彈性進(jìn)行控制,有效降低了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)空間占用率,緩解了當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和方法中存在的空間占用情況嚴(yán)重的問題。

      表2中。U0代表實(shí)驗(yàn)次數(shù),U1代表基于封閉加密的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法容錯(cuò)系數(shù),U2代表基于存儲(chǔ)閾值的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法容錯(cuò)系數(shù),U3代表本文提出算法容錯(cuò)系數(shù)。

      由表2可知,本文所提算法在不同實(shí)驗(yàn)次數(shù)下,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)容錯(cuò)系數(shù)均值較大,最大為1.0,最小為0.8,與當(dāng)前算法和方法相比,魯棒性更強(qiáng)。該算法在分布式數(shù)據(jù)在傳輸?shù)倪^程中,要依據(jù)各條分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)鏈路完成數(shù)據(jù)存儲(chǔ),進(jìn)而使所提算法容錯(cuò)系數(shù)隨著數(shù)據(jù)存儲(chǔ)鏈路數(shù)量的增加而提升,有效增強(qiáng)了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法的容錯(cuò)性。

      綜合上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果,本文所提算法與當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法和方法相比,呈現(xiàn)出了較強(qiáng)的存儲(chǔ)性能。該算法在數(shù)據(jù)存儲(chǔ)安全性、容錯(cuò)性和存儲(chǔ)空間占用方面均較為優(yōu)越,是一種切實(shí)可行的分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)算法。

      表2 不同數(shù)據(jù)存儲(chǔ)法容錯(cuò)性對(duì)比

      3 結(jié) 語

      數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在大眾日常中占據(jù)著十分重要的地位,一個(gè)性能良好的數(shù)據(jù)庫必須具備數(shù)據(jù)緩存單元,可見數(shù)據(jù)存儲(chǔ)對(duì)于社會(huì)各界產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)重要意義不言而喻。以解決當(dāng)前數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法和算法中存在的問題為目的,提出基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法。通過分布式大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)約束條件的構(gòu)建為數(shù)據(jù)存儲(chǔ)奠定基礎(chǔ),利用云架構(gòu)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲(chǔ),同時(shí)通過CP-ABE加密算法對(duì)云架構(gòu)下數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)果進(jìn)行加密。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法可實(shí)現(xiàn)低占用內(nèi)存、安全、高容錯(cuò)的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。根據(jù)實(shí)驗(yàn)可知,基于云存儲(chǔ)架構(gòu)的分布式大數(shù)據(jù)安全容錯(cuò)存儲(chǔ)算法可為該領(lǐng)域發(fā)展提供借鑒。

      猜你喜歡
      容錯(cuò)性加密算法數(shù)據(jù)安全
      基于視覺補(bǔ)充的水稻插秧機(jī)多傳感器組合定位研究
      云計(jì)算中基于用戶隱私的數(shù)據(jù)安全保護(hù)方法
      電子制作(2019年14期)2019-08-20 05:43:42
      建立激勵(lì)相容機(jī)制保護(hù)數(shù)據(jù)安全
      大數(shù)據(jù)云計(jì)算環(huán)境下的數(shù)據(jù)安全
      電子制作(2017年20期)2017-04-26 06:57:48
      基于認(rèn)知心理學(xué)的交互式產(chǎn)品的容錯(cuò)性設(shè)計(jì)研究
      基于小波變換和混沌映射的圖像加密算法
      基于免疫算法的高容錯(cuò)性廣域保護(hù)研究
      大數(shù)據(jù)安全搜索與共享
      Hill加密算法的改進(jìn)
      基于多Agent的有限廣域方向比較算法與仿真實(shí)現(xiàn)
      淮南市| 凌源市| 沽源县| 辰溪县| 华容县| 汤阴县| 县级市| 蒙阴县| 安西县| 当雄县| 黎川县| 康马县| 吉林市| 江西省| 临泉县| 包头市| 岢岚县| 贵定县| 肇州县| 定州市| 来凤县| 任丘市| 南宁市| 横峰县| 铜鼓县| 井陉县| 天台县| 民权县| 张家界市| 紫阳县| 长岭县| 贺兰县| 张掖市| 比如县| 清丰县| 郯城县| 彭阳县| 辽宁省| 德令哈市| 玉屏| 镇平县|