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基于BloomFiltering检测的安全重复数据删除技术分析
  • ISSN号:1006-4729
  • 期刊名称:《上海电力学院学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术] TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:上海电力学院计算机科学与技术学院,上海200090
  • 相关基金:国家自然科学基金(61572311);上海市地方能力项目(15110500700).
作者: 张瑞, 温蜜
中文摘要:

数据的不断增长推动了云计算、云存储的发展,大量数据被存储到云端,数据的不断积累占据了太多存储空间.为了节省空间,重复数据删除技术被提出并广泛使用.在原始信息锁加密的基础上进行改进,引入布隆过滤器来实现重复检测,继而完成安全存储.对方案性能进行分析后发现,可以实现基本的安全机密性,并降低了计算开销.

英文摘要:

The fast growth of data promotes the development of cloud computing and cloud stor- age, so a large amount of data is stored in the cloud, and the accumulation of data occupies too much storage space. In order to save space, data deduplication technology is proposed and widely used. Based on the original message-lock encryption(MLE) ,bloom filtering is used to achieve the duplicate detection then complete the safety storage. The performance of scheme is analyzed, which can achieve basic security and confidentiality and reduces the computational overhead.

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期刊信息
  • 《上海电力学院学报》
  • 主管单位:上海市教育委员会
  • 主办单位:上海电力学院
  • 主编:张浩
  • 地址:上海市平凉路2103号
  • 邮编:200090
  • 邮箱:xuebaowu@126.com
  • 电话:021-35304995
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-4729
  • 国内统一刊号:ISSN:31-1518/TM
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 1995年上海高校自然科学学报优秀学报,1998年上海高校自然科学学报优秀学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版)
  • 被引量:3643