【摘 要】
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随着信息时代的发展，人们需要处理的数据量急速膨胀。很多人已无法在本地存储这些海量数据，转而选择云存储的方式，即先把数据存储到云上，待需要时再搜索云上的数据。云存储减轻了
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随着信息时代的发展，人们需要处理的数据量急速膨胀。很多人已无法在本地存储这些海量数据，转而选择云存储的方式，即先把数据存储到云上，待需要时再搜索云上的数据。云存储减轻了数据拥有者的数据存储负担，且能为各数据用户提供高效的远程数据库服务。但云上外包数据库也存在一些安全问题，如存储数据的保密性和完整性及搜索结果的完整性问题等，这些问题已成为云计算安全的研究热点。 为了实现外包数据的保密性，人们选择先将数据加密后再上传到云上。为了实现密文数据的搜索功能，学者们提出了多种可搜索加密方案。为了验证得到的搜索结果是否完整，学者们提出了多种可验证搜索方案。这些方案在不同程度上解决了数据的外包存储问题。数据可分为批量数据和流式数据两种类型，不同的数据类型对应于不同的外包存储方案。本文分别研究两种数据类型下的外包存储方案，并给出我们所做的工作。 针对批量数据的外包存储，给出了两个具有数据保密性的云上外包数据库模型，可以验证查询完整性，并能有效地保护数据搜索者的搜索隐私。这两个数据库模型支持单属性等值选择操作及与其投影的复合操作，支持数据的添加与删除。与已有的此类方案相比，在计算量相当的前提下，具有较高的安全性和较多的功能。 针对流式数据的外包存储，提出了一种基于最小动态变色龙认证树的可验证数据流方案。方案中数据源可以向外包数据库添加任意个数的流式数据并对其修改，数据搜索者可以查询并验证外包的流式数据。与其他类似方案相比，方案总的计算代价和存储代价较小。与其他认证树相比，最小动态变色龙认证树在流式数据插入、验证、修改操作中的计算代价较小。所提出的方案及认证树满足相应的安全性要求。 最后，本文对所做工作进行了总结，并提出了下一步的研究工作。
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