鲁棒性多云存储中的用户数据保密及隐私保护信息检索编码方案研究

In multiple clouds storage, user encodes and distributes its data to multiple clouds. Compared with single cloud storage, by utilizing the diversity of multiple clouds, the level of availability and security of the data stored are improved. Our previous works have investigated the robust multiple clouds storage model and provided a new ramp secret sharing scheme. Based on previous works, this project aims to study the coding methods for data secrecy and PIR (Private Information Retrieval) problem in three robust multiple clouds storage scenarios. ..Firstly, we will study the basic robust multiple clouds storage scenario, aiming at improving storage efficiency and decoding efficiency. For the storage efficiency, since the optimal storage cost under perfect secrecy is not satisfactory, we will design codes under tunable secrecy. To improve the decoding efficiency, we will study how to utilize the new ramp secret sharing method, which we developed in previous work, into multiple clouds storage scenario...Secondly, we need to consider repair problem in robust multiple clouds storage if one or more clouds lose the data. We will design codes which can fulfill the requirement of repair as well as keep privacy for data, especially during dynamics of repairing...Thirdly, we will study the PIR problem based on robust multiple clouds storage model, where there allow some clouds unable to respond when retrieving data and some colluding clouds want to obtain the user's information. We will investigate how to design array codes to reduce storage overhead based on this model.

在多云存储中，用户对文件进行编码、分配、并存储在不同的云服务提供商的服务器上。申请者的前期工作对完全保密级别下的多云存储进行了研究，另外还构建了新的梯度秘密共享实现方式，该两项成果均发表在IEEE Transactions on Information Forensics and Security上。 本项目将基于上述研究，对具有鲁棒性的多云存储中用户数据保密及隐私保护信息检索编码方案进行研究。.第一，本项目将研究具有鲁棒性的多云存储模型下的可调保密级别编码方式，旨在通过调节保密级别提高存储效率。而后，本项目将利用新的梯度秘密共享实现方式提高编解码速率。.第二，本项目将研究考虑修复的鲁棒性多云存储，设计既可解决多云存储场景中的修复问题，又可保证在修复过程中数据保密的编码方式。.第三，本项目将针对具有鲁棒性和多个不忠云服务商存在的多云存储场景，设计可以减小存储成本的隐私保护信息检索编码方案。

本项目研究了存储系统的隐私保护及鲁棒性问题。首先，由于大数据的出现，如何减少存储空间是个亟待解决的问题。在信息理论安全领域中，为了提供完全保密，需要大量的存储空间。如何适当弱化完全保密准则，来减少存储空间，在大数据时代具有应用意义。其次如何保障存储的鲁棒性也是安全存储的核心问题之一。最后在分布式存储设备中，如何提供轻量级隐私保护范围查询处理方法也是一个难点。.本研究首先设计可调保密级别的编码，来弹性减小存储空间。我们利用ZigZag 编码方式构建了的梯度秘密共享编码方法。该方法不但可以通过可调保密级别以减少存储空间，还拥有比其他梯度秘密共享编码方法更快的解码速率。.之后，本研究考虑保密存储过程中的鲁棒性，本研究将存储云抽象为存储节点，考虑无线场景中的鲁棒性问题。此前的修复问题均是针对有线场景，本研究首次提出了无线场景中的修复问题，提出了更高效的修复编码方案，解决了无线修复场景中的修复鲁棒性问题。.最后，我们对系统模型进行了扩展，考虑了分布式边缘计算器件中的隐私保护查询处理方案。基于新的模型，我们设计了一种轻量级隐私保护范围查询处理方法。该方法有较低的通信成本和较短的响应时间。.本项目工作成果发表在中科院分区一区期刊 IEEE Transactions on Fuzzy Systems, 中科院分区二区期刊 IEEE Transactions on Communications, 和 IEEE Transactions on Vehicular Technology 上。