云存储中数据完整性自适应审计方法

计算机研究与发展　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ＤＯＩ：１０．７５４４／ｉｓｓｎ１０００—１　２３９．２０１７．２０１５０９００　５４（１）：１７２—１８３，２０１７　

云存储中数据完整性自适应审计方法　

王惠峰　李战　张　晓　孙　鉴　赵晓南　

（西北工业大学计算机学院西安７１０１２９）　（ｗａｎｇｈｕｉｆｅｎｇ１２＠１６３．ｃｏｒｎ）　

Ａ　Ｓｅｌｆ－Ａｄａｐｔｉｖｅ　Ａｕｄｉｔ　Ｍｅｔｈｏｄ　ｏｆ　Ｄａｔａ　Ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｃｌｏｕｄ　Ｓｔｏｒａｇｅ　

Ｗａｎｇ　Ｈｕｉｆｅｎｇ，Ｌｉ　Ｚｈａｎｈｕａｉ，Ｚｈａｎｇ　Ｘｉａｏ，Ｓｕｎ　Ｊｉａｎ，ａｎｄ　Ｚｈａｏ　Ｘｉａｏｎａｎ　（Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｊ’Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ｎｏｒｔｈｗｅｓｔｅｒｎ　Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ　７１０１２９）　

Ａｂｓｔｒａｃｔ　Ａｓ　ａｎ　ｉｍｐｏｒｔａｎｔ　ｉｓｓｕｅ　ｏｆ　ｃｌｏｕｄ　ｓｔｏｒａｇｅ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ，ｄａｔａ　ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ　ｃｈｅｃｋｉｎｇ　ｈａｓ　ａｔｔｒａｃｔｅｄ　ａ　ｌｏｔ　ｏｆ　ａｔｔｅｎｔｉｏｎ　ｆｒｏｍ　ａｃａｄｅｍｉａ　ａｎｄ　ｉｎｄｕｓｔｒｙ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｖｅｒｉｆｙ　ｄａｔａ　ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｃｌｏｕｄ，ｔｈｅ　ｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ　

ｈａｖｅ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｍａｎｙ　ｐｕｂｌｉｃ　ａｕｄｉｔ　ｓｃｈｅｍｅｓ　ｆｏｒ　ｄａｔａ　ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ．Ｈｏｗｅｖｅｒ，ｍｏｓｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｓｃｈｅｍｅｓ　

ａｒｅ　ｉｎｅｆｆｉｃｉｅｎｔ　ａｎｄ　ｗａｓｔｅ　ｍｕｃｈ　ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ　ｒｅｓｏｕｒｃｅ　ｂｅｃａｕｓｅ　ｔｈｅｙ　ａｄｏｐｔ　ｆｉｘｅｄ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｆｏｒ　ａｕｄｉｔｉｎｇ　ａｌｌ　ｔｈｅ　ｆｉｌｅｓ．Ｉｎ　ｏｔｈｅｒ　ｗｏｒｄｓ，ｔｈｅｙ　ｈａｖｅ　ｎｏｔ　ｃｏｎｓｉｄｅｒｅｄ　ｔｈｅ　ｉｓｓｕｅ　ｏｆ　ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｎｇ　ａｎｄ　ａｕｄｉｔｉｎｇ　ｔｈｅ　ｌａｒｇｅ—　

ｓｃａｌｅ　ｆｉｌｅｓ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ，ｗｅ　ｐｒｏｐｏｓｅ　ａ　ｓｅｌｆ—ａｄａｐｔｉｖｅ　ｐｒｏｖａｂｌｅ　

ｄａｔａ　ｐｏｓｓｅｓｓｉｏｎ（ＳＡ—ＰＤＰ），ｗｈｉｃｈ　ｕｓｅｓ　ａ　ｓｅｌｆ－ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｔｏ　ａｄｊ　ｕｓｔ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｔａｓｋｓ　ｆｏｒ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　

ｆｉｌｅｓ　ａｎｄ　ｍａｎａｇｅ　ｔｈｅ　ｔａｓｋｓ　ｂｙ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｑｕｅｕｅｓ．Ｂｙ　ｔｈｅ　ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｆｉｌｅｓ，ｉｔ　ｃａｎ　ｄｙｎａｍｉｃａｌｌｙ　ａｄｊ　ｕｓｔ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｐｌａｎｓ，ｗｈｉｃｈ　ｇｕａｒａｎｔｅｅｓ　ｔｈｅ　ｄｙｎａｍｉｃ　ｍａｔｃｈｉｎｇ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　

ａｕｄｉｔ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｆｉｌｅｓ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ　ｓｔｒｅｎｇｔｈ　ｏｆ　ａｕｄｉｔ　ｐｌａｎｓ．Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｅｎｈａｎｃｅ　ｔｈｅ　ｆｌｅｘｉｂｉｌｉｔｙ　ｏｆ　ｕｐｄａｔｉｎｇ　ａｕｄｉｔ　ｐｌａｎｓ，ＳＡ—ＰＤＰ　ｄｅｓｉｇｎｓ　ｔｗｏ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｕｐｄａｔｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｏｆ　ａｕｄｉｔ　ｐｌａｎｓ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｂａｓｉｓ　ｏｆ　

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｉｎｉｔｉａｔｏｒｓ．Ｔｈｅ　ａｃｔｉｖｅ　ｕｐｄａｔｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｅｎｓｕｒｅｓ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｈａｓ　ｈｉｇｈ　ｃｏｖｅｒａｇｅ　ｒａｔｅ　

ｗｈｉｌｅ　ｔｈｅ　ｌａｚｙ　ｕｐｄａｔｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｃａｎ　ｍａｋｅ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｓｙｓｔｅｍ　ｔｉｍｅｌｙ　ｍｅｅｔ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｒｅｑｕｉｒｅｍｅｎｔｓ　ｏｆ　ｆｉｌｅｓ．　Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ＳＡ—ＰＤＰ　ｃａｎ　ｒｅｄｕｃｅ　ｍｏｒｅ　ｔｈａｎ　５Ｏ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｔｏｔａｌ　ａｕｄｉｔ　ｔｉｍｅ　ｔｈａｎ　ｔｈｅ　

ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｍｅｔｈｏｄ．Ａｎｄ　ＳＡ～ＰＤＰ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ　ｉｎｃｒｅａｓｅｓ　ｔｈｅ　ｎｕｍｂｅｒ　ｏｆ　ａｕｄｉｔ　ｆｉｌｅｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　ａｕｄｉｔ　ｓｙｓｔｅｍ．　

Ｃｏｍｐａｒｅｄ　ｗｉｔｈ　ｔｈｅ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ａｕｄｉｔ　ｍｅｔｈｏｄ，ＳＡ—ＰＤＰ　ｃａｎ　ｉｍｐｒｏｖｅ　ｔｈｅ　ｓｔａｎｄａｒｄ—ｒｅａｃｈｉｎｇ　ｒａｔｅ　ｏｆ　ａｕｄｉｔ　

ｐｌａｎｓ　ｂｙ　ｍｏｒｅ　ｔｈａｎ　３０　．　

Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ　ｄａｔａ　ｓｅｃｕｒｉｔｙ；ｃｌｏｕｄ　ｓｔｏｒａｇｅ；ｄａｔａ　ｉｎｔｅｇｒｉｔｙ　ｃｈｅｃｋｉｎｇ；ｐｒｏｖａｂｌｅ　ｄａｔａ　ｐｏｓｓｅｓｓｉｏｎ；ｓｅｌｆ—　

ａｄａｐｔｉｖｅ　ａｕｄｉｔ　

摘要作为云存储安全的重要问题，数据完整性验证技术受到学术界和工业界的广泛关注．为了验证　云端数据完整性，研究者提出了多个数据完整性公开审计模型．然而，现有的数据完整性审计模型采用　

固定参数审计所有文件，浪费了大量计算资源，导致系统审计效率不高．为了提高系统的审计效率，提出　了一种自适应数据持有性证明方法（ｓｅｔｆ—ａｄａｐｔｉｖｅ　ｐｒｏｖａｂｌｅ　ｄａｔａ　ｐｏｓｓｅｓｓｉｏｎ，ＳＡ—ＰＤＰ），该方法基于文件　

属性和用户需求动态调整文件的审计方案，使得文件的审计需求和审计方案的执行强度高度匹配．为了　

收稿日期：２Ｏ１５…１０　１２；修回日期：２Ｏｌ６　０２　ｌ６　基金项目：国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目（２０ｌ３ＡＡ０ｌＡ２１５）；国家自然科学基金项目（６ｌ４７２３２３，６１　５０２３９２）；巾央高校基本科　研业务费专项资金项目（３ｌ０２０１５ＪＳＪ０００９）；华为创新基金项目（ＹＢ２０１４０４００２３）　Ｔｈｉｓ　ｗｏｒｋ　ｗａｓ　ｓｕｐｐｏｒｔｅｄ　ｂｙ　ｔｈｅ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｈｉｇｈ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ａｎｄ　Ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　Ｐｒｏｇｒａｍ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ（８６３　Ｐｒｏｇｒａｍ）　（２０１３ＡＡ０１Ａ２１５），ｔｈｅ　Ｎａｔｉｏｎａｌ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　Ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ（６１４７２３２３，６１５０２３９２），ｔｈｅ　Ｆｕｎｄａｍｅｎｔａｌ　Ｒｅｓｅａｒｃｈ　Ｆｕｎｄｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ（３１０２Ｏ１５ＪＳＪ０００９），ａｎｄ　ｔｈｅ　Ｈｕａｗｅｉ　Ｉｎｎｏｖａｔｉｏｎ　Ｆｕｎｄ（ＹＢ２０１４０４００２３）．　通信作者：张晓（ｚｈａｎｇｘｉ

ａｏ＠ｎｗｐｕ．ｅｄｏ．ｅｎ）　王惠峰等：云存储中数据完整性自适应审计方法　

增强审计方案更新的灵活性，依据不同的审计需求发起者，设计了２种审计方案动态更新算法．主动更　

新算法保证了审计系统的覆盖率，而被动更新算法能够及时满足文件的审计需求．实验结果表明：相较　

于传统方法，ＳＡ—ＰＤＰ的审计总执行时间至少减少了５Ｏ　，有效增加了系统审计文件的数量．此外，ＳＡ—　ＰＤＰ方法生成的审计方案的达标率比传统审计方法提高了３０　．　

关键词数据安全；云存储；数据完整性验证；数据可持有性证明；自适应审计　

中图法分类号ＴＰ３０９．２　

云存储服务以其高性价比、良好的扩展性和按　需付费等特点受到用户的普遍欢迎．同时，云存储服　务面临许多安全威胁，云端文件的数据完整性容易　

遭受破坏．例如２０１１年３月谷歌Ｇｍａｉｌ邮箱出现故　

障，导致大约１５万用户的数据丢失；２０１２年８月盛　大云因物理服务器磁盘损坏造成用户数据丢失¨】］．　

ＥＭＣ公司指出，６４　的受调查企业在过去１２个月　

中经历过数据丢失或宕机事故．数据完整性验证ｌ１　

作为云存储安全的重要问题，受到学术界和工业界　

的广泛关注．数据完整性验证能够及时发现数据损　

坏，为数据恢复赢得宝贵时间．但云存储中文件数量　庞大，数据完整性验证面临沉重的审计负担，不合理　

的审计方案将严重影响系统的审计效率．因此，如何　

有效降低大规模文件的审计成本、提高系统的审计　效率是一个亟需解决的重要问题．　

近年来，研究人员针对数据完整性验证问题提　出了多种解决方案口　．Ｊｕｅｌｓ等人　提出了一种可　

检索数据证明模型（ｐｒｏｏｆｓ　ｏｆ　ｒｅｔｒｉｅｖａｂｉｌｉｔｙ，ＰＯＲ），　要求返回指定位置的“哨兵”来检查文件损坏．但是　“哨兵”数量固定，该模型只支持有限次数的审计，而　

重新布置“哨兵”代价高昂．Ａｔｅｎｉｅｓｅ等人ｌ＿４　提出一　

种数据持有性证明模型（ｐｒｏｖａｂｌｅ　ｄａｔａ　ｐｏｓｓｅｓｓｉｏｎ，　ＰＤＰ），采用随机抽样方式验证文件，使审计次数不　

受限制，并且ＰＤＰ将认证信息与原始数据分离，保　

持了原始文件的独立性．ＰＤＰ已经成为验证云存储　

数据完整性审计的主要方法．　针对ＰＤＰ方法的数据动态更新、公开审计和协　同存储等问题，研究人员进行了深入研究．Ｅｒｗａｙ等　

人¨６　利用等级数据跳表实现了支持数据动态更新的　

ＰＤＰ模型，但中间节点计算复杂．王聪等人＿９　利用　

ｍｅｒｋｌｅ　ｈａｓｈ　ｔｒｅｅ结构简化了中间节点计算过程．朱　岩和王博洋等人¨】　利用ｉｎｄｅｘ－ｈａｓｈ　ｔａｂｌｅ二维表　

结构实现了数据的动态更新，该结构适合更新请求　较少的情景．禹勇等人＿１胡指出了数据更新时面临的　

伪造攻击和重放攻击的问题，通过改进审计协议增　强了系统的安全性．为了减轻用户的计算负担，基于　代理的审计模型￣９，１４　１　５］将文件审计任务委托给第三　

方执行，并利用随机隐码技术实现了认证过程的隐　私保护．此外，朱岩等人Ｉ］。］提出了多云协同存储环　

境下的ＰＤＰ方案，王化群等人ｌ】　］增强了该方案的　

安全性．贾小华等人口朝实现了多云环境下文件的批　

量审计．王博洋等人＿１　提出了支持文件共享的ＰＤＰ　

方案，实现了低成本的用户共享权限的授予与回收．　

付艳艳等人＿２。。提出了面向云存储的多副本数据完　

整性审计方案．　

以上方案为解决云存储数据完整性审计问题提　

供了可行思路，为进一步研究数据完整性审计模型　

及算法奠定了良好的基础．然而，现有方案仅考虑了　单个文件的审计问题，未考虑大规模文件的协调审　

计问题，统称为Ｂ—ＰＤＰ（ｂａｓｉｃ　ＰＤＰ）模型ｌ＿１　．在云存　

储环境下，面对大数据量和多样性的审计需求，现有　

方案存在的问题是：１）文件数量庞大，完成全域文件　审计成本高；２）文件活跃程度不同，活跃文件不能及　

时得到审计，导致用户体验下降，不活跃文件可能被　

频繁审计带来了不必要的审计开销；３）文件被损坏概　率不同，高强度审计所有文件将导致审计负载过重，　

在现实中不可行；４）采用单一审计策略容易造成某些　

文件长时间得不到审计，导致审计系统覆盖率不足．　为了解决以上问题，本文提出了一种综合考虑