CN106612171A - 云存储中一种数据软恢复方法 - Google Patents

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Abstract

云存储中一种数据软恢复方法，通过将数据分块后，采用双线性映射加密，然后哈希密文数据块，得到数据的验证标签，将数据存储到服务器节点上，同时将验证标签和数据块的位置信息一起，映射到两个不同的节点上即：遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上；当数据验证不通过后，利用数据标签对数据进行恢复，并提出了数据可恢复的情况说明，支持部分数据恢复。本发明采用双线性哈希的方式，数据验证和恢复时候计算更简单，系统开销更小；与数据备份或副本存储的方式，更加节省存储空间，条件式的储方式，增大了数据恢复的可行性。

Description

云存储中一种数据软恢复方法
技术领域
本发明涉及云计算、云存储中数据安全和数据验证恢复领域。
背景技术
随着云技术的发展，企业和个人愈来愈倾向于将数据存储在云端，同时，数据也可以在云端实现共享、方便他人下载。云存储具有空间大，下载数据方便，价格低廉的特点，但是，在多数情况下，云端的数据将受到不安全因素的影响；那么确保数据的安全，以及对损失数据的修复便显得尤为重要。恢复技术能验证不可信的存储服务器是否正确地持有(保存)数据，避免存储服务提供者删除、篡改数据，并确保存储数据的可恢复性。由于云存储是将本地数据存储于非完全可控介质中，因此才存在数据的持有性证明和数据可恢复性证明，如何确保数据的完整性和可恢复性就显得尤为重要。
可恢复数据的安全数据聚集算法，在保护数据隐私以及提供有效的数据完整性和真实性验证基础上，特别设计了数据恢复机制，从而使聚集节点在得到聚集结果的同时，能够精确、有效地恢复聚集前的原始数据。这些原始数据的获得让其他后续聚集操作在执行时，类型不再受限，同时也降低了网络总的能耗开销。
发明内容
针对现有技术的上述不足，本发明提出了云存储中一种数据软恢复方法。
为解决上述问题，本发明提出了以下技术方案：
通过将数据分块后，采用双线性映射加密，然后哈希密文数据块，得到数据的验证标签，将数据存储到服务器节点上，同时将验证标签和数据块的位置信息一起，映射到两个不同的节点上即：遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上；当数据验证不通过后，利用数据标签对数据进行恢复，并提出了数据可恢复的情况说明，支持部分数据恢复。其具体实施步骤如下：
步骤1：数据加密，生成数据密钥和公钥。
步骤2：密文验证标签及位置信息生成。
步骤3：数据存储。
步骤4：数据篡改、损坏验证，定位需要恢复的数据块。
步骤5：数据恢复。
本发明的有益效果是：
1、采用双线性哈希的方式，数据验证和恢复时候计算更简单，系统开销更小；
2、与数据备份或副本存储的方式，更加节省存储空间，条件式的储方式，增大了数据恢复的可行性。
具体实施方式
步骤1：数据加密，生成数据密钥和公钥
客户端，用户拥有待上传的数据明文F，首先将数据F分块，即F＝(F1，F2，...，Fn)，用双线性映射方案对每一个数据块进行加密：
G0是素数阶为p＞2λ的双线性群(G0，G1，e，p)，g是G0的生成元，双线性映射e：G0×G0→G1，安全参数λ决定群的大小，Zp表示p的整数群，拉格朗日系数其中S是一个整数集合，i∈S。
设：Rand(y1，y2，α)，y1、y2、α∈Zp，Rang(g2)，g2∈G0，然后再次从G0中选取t1，t2，...，tn+1，令：N＝{1,2，…，n+1}，由拉格朗日定理可知：
其中h(X)为n阶多项式，所以，在密钥中心中产生的公钥PK1为：m＝gα，g2，t1，t2，...，tn+1，私钥MK1为y1，y2，α。
步骤2：密文验证标签及位置信息生成
计算得到每个数据块的密文信息，对密文数据块哈希，生成数据验证签名和存储的位置信息：
生成验证标签：
tagi＝{h(C(Fi))，C(Fi)}
记录存储的位置(location)信息：
步骤3：数据存储
数据块加密完成后，用户将加密结果和公钥发送给云服务商，利用伪随机函数将标签数据映射到服务器节点上，并保存在文件的数据块上，数据标签的存储遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上的原则；标签生成算法得到标签tagi后，每一个tagi随机映射到两个存储C(Fi)加密文件块的节点上。这样的话，一是可以防止标签数据被破坏，同时抵制了服务器相互欺骗的风险，二是大大提高了数据恢复的可能性。在保存之前，还需要向将数据进行处理：
T(tagi)＝T(Index||h(C(Fi)))
步骤4：数据篡改、损坏验证，定位需要恢复的数据块
当数据属主还以数据被篡改后，可以向服务器发起验证请求，首先用户生成验证(verify)请求，存储时候数据时分散在n个存储节点上的，随机抽取a(1≤a≤n)个数据节点，要求服务器将节点上的数据发送过来。
verify＝(a，T，locationi)
用户收到节点发送过来的包含有密文数据块i、两个密文块j的标签信息和位置信息后，由位置信息要求服务器将对应的数据块发送到用户。
(1)获取两个两个指纹标签对应的密文数据块执行解密
T(tagi)＝T(Index||h(C(Fi)))求解tagi
tagi＝f-1(T＝T(Index||h(C(Fi))))
对密文块进行解密
(2)依据tagi计算规则重新计算Fi‘指纹标签值
(3)对两次计算的指纹标签进行对比
如果用户要求服务器返回数据密文的时候，服务器无法返回，则说明节点遭到破坏，数据也更随丢失，如果返回的数据在经过计算后，两次的验证标签不一致，也也说明数据被破坏了，循环计算所有的数据块，返回遭到破坏的数据位置信息和剩余的数据存储信息。
步骤5：数据恢复
经过循环计算后，返回所有遭到破坏的数据信息列表和的数据标签，由于数据密文块只存储于一个节点上，而其验证标签存储在两个节点上，，所以标签遭到破坏的概率远远小于密文块。
(1)对于数据块缺失，标签还在的数据块恢复
(2)对于数据标签缺失的密文数据块，重新计算其标签
tagi｀＝{h(C(Fi))，C(Fi)}
(3)对比密文数据块的标号信息和标签标号信息，如果某个数据块及其对应的两个标签都缺失，则该数据块无法恢复。
对于(1)和(2)所述的情况，数据恢复后，在重新进行上传处理，第(3)所述情况，数据无法恢复，但是由于数据在上传过程中，遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上的准则，出现的概率远远低于前两种情况。

Claims (6)

1.云存储中一种数据软恢复方法，本发明涉及云计算、云存储中数据安全和数据验证恢复领域，其特征是，包括如下步骤：
步骤1：数据加密，生成数据密钥和公钥
步骤2：密文验证标签及位置信息生成
步骤3：数据存储
步骤4：数据篡改、损坏验证，定位需要恢复的数据块
步骤5：数据恢复。
2.根据权利要求1中所述的云存储中一种数据软恢复方法，其特征是，以上所述步骤1中的具体描述如下：
步骤1：数据加密，生成数据密钥和公钥
客户端，用户拥有待上传的数据明文F，首先将数据F分块，即
用双线性映射方案对每一个数据块进行加密：
是素数阶为的双线性群， g是的生成元，双线性映射e：，安全参数λ决定群的大小，表示p的整数群，拉格朗日系数其中S是一个整数集合，
设：然后再次从中选取令：N={1,2，…，n+1}，由拉格朗日定理可知：
为n阶多项式，所以，在密钥中心中产生的公钥为：私钥为。
3.根据权利要求1中所述的云存储中一种数据软恢复方法，其特征是，以上所述步骤2中的具体描述过程如下：
步骤2：密文验证标签及位置信息生成
计算得到每个数据块的密文信息，对密文数据块哈希，生成数据验证签名和存储的位置信息：
生成验证标签：
记录存储的位置（location）信息：。
4.根据权利要求1中所述的云存储中一种数据软恢复方法，其特征是，以上所述步骤3中的具体描述过程如下：
步骤3：数据存储
数据块加密完成后，用户将加密结果和公钥发送给云服务商，利用伪随机函数将标签数据映射到服务器节点上，并保存在文件的数据块上，数据标签的存储遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上的原则；标签生成算法得到标签后，每一个随机映射到两个存储加密文件块的节点上，这样的话，一是可以防止标签数据被破坏，同时抵制了服务器相互欺骗的风险，二是大大提高了数据恢复的可能性，在保存之前，还需要向将数据进行处理：
。
5.根据权利要求1中所述的云存储中一种数据软恢复方法，其特征是，以上所述步骤4中的具体描述如下：
步骤4：数据篡改、损坏验证，定位需要恢复的数据块
当数据属主还以数据被篡改后，可以向服务器发起验证请求，首先用户生成验证（verify）请求，存储时候数据时分散在n个存储节点上的，随机抽取a个数据节点，要求服务器将节点上的数据发送过来
用户收到节点发送过来的包含有密文数据块i、两个密文块j的标签信息和位置信息后，由位置信息要求服务器将对应的数据块发送到用户
（1）获取两个两个指纹标签对应的密文数据块执行解密
求解
对密文块进行解密
（2）依据计算规则重新计算指纹标签值
（3）对两次计算的指纹标签进行对比
如果用户要求服务器返回数据密文的时候，服务器无法返回，则说明节点遭到破坏，数据也更随丢失，如果返回的数据在经过计算后，两次的验证标签不一致，也也说明数据被破坏了，循环计算所有的数据块，返回遭到破坏的数据位置信息和剩余的数据存储信息。
6.根据权利要求1中所述的云存储中一种数据软恢复方法，其特征是，以上所述步骤5中的具体描述过程如下：
步骤5：数据恢复
经过循环计算后，返回所有遭到破坏的数据信息列表和的数据标签，由于数据密文块只存储于一个节点上，而其验证标签存储在两个节点上，，所以标签遭到破坏的概率远远小于密文块
（1）对于数据块缺失，标签还在的数据块恢复
（2）对于数据标签缺失的密文数据块，重新计算其标签
（3）对比密文数据块的标号信息和标签标号信息，如果某个数据块及其对应的两个标签都缺失，则该数据块无法恢复
对于（1）和（2）所述的情况，数据恢复后，在重新进行上传处理，第（3）所述情况，数据无法恢复，但是由于数据在上传过程中，遵循数据块i存放的节点上，不存放i的标签，和同一个标签不能存储在一个节点上的准则，出现的概率远远低于前两种情况。
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