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关于Bloom Filter在混合云存储安全去重中的应用研究.pdf

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简介:
本文探讨了Bloom过滤器技术在混合云存储环境下的数据去重与安全保障方面的应用效果和优化策略。 为了应对现有云存储系统中的数据去重问题,特别是收敛加密算法容易遭受暴力破解及猜测攻击的缺点,我们提出了一种基于布隆过滤器的混合云存储安全去重方案BFHDedup。该方案改进了现有的混合云存储系统模型,在私有云中部署密钥服务器Key Server以支持布隆过滤器进行用户权限身份认证,并实现了细粒度访问控制。同时,BFHDedup采用双层加密机制:在传统收敛加密算法的基础上增加了额外的加密方法,并结合文件级别和块级别的去重技术来实现更精细的数据去重。 此外,为解决数据去重带来的密钥管理难题,该方案采用了密钥加密链机制。通过安全性分析及仿真实验验证了BFHDedup能够在可接受的时间成本下提供较高的数据保密性,有效抵御暴力破解和猜测攻击,并且提高了去重效率、减少了存储需求。

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  • Bloom Filter.pdf
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    本文探讨了Bloom过滤器技术在混合云存储环境下的数据去重与安全保障方面的应用效果和优化策略。 为了应对现有云存储系统中的数据去重问题,特别是收敛加密算法容易遭受暴力破解及猜测攻击的缺点,我们提出了一种基于布隆过滤器的混合云存储安全去重方案BFHDedup。该方案改进了现有的混合云存储系统模型,在私有云中部署密钥服务器Key Server以支持布隆过滤器进行用户权限身份认证,并实现了细粒度访问控制。同时,BFHDedup采用双层加密机制:在传统收敛加密算法的基础上增加了额外的加密方法,并结合文件级别和块级别的去重技术来实现更精细的数据去重。 此外,为解决数据去重带来的密钥管理难题,该方案采用了密钥加密链机制。通过安全性分析及仿真实验验证了BFHDedup能够在可接受的时间成本下提供较高的数据保密性,有效抵御暴力破解和猜测攻击,并且提高了去重效率、减少了存储需求。
  • 动态Bloom Filter数据方法
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    本论文探讨了深度学习技术在图像去噪领域的最新进展和应用情况,分析了几种主流模型与算法,并通过实验验证其有效性。 基于深度学习的图像去噪算法研究 邓正林 电子科技大学
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    本研究聚焦于国家安监云技术在煤矿安全监管与行政执法领域的实践探索,旨在提升煤矿安全生产水平和执法效率。通过数据分析、远程监控等手段,强化安全隐患排查与治理能力,推动构建智慧化矿山管理体系。 为了创新安全生产监督管理的方式并规范执法行为,强化信息化与安监工作的融合,通过研究煤矿安全监察执法流程及其不足,并结合“国家安监云”的优势,设计了一套煤矿安全监察执法平台。该平台包括执法管理平台、监管执法系统和移动终端设备三部分。这套系统的应用满足了安监执法人员进行影音取证、数据分析、业务管理和文书处理等需求,实现了规范化的执法操作,提高了工作效率,并体现了安全生产监督管理的节约化与便捷性。这对推进安全生产监督信息化建设具有积极作用。
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