支持多代理的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性審計(jì)方法

王惠峰，李戰(zhàn)懷，張曉，孫鑒，趙曉南

(西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西西安 710072)

支持多代理的云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性審計(jì)方法

王惠峰，李戰(zhàn)懷，張曉，孫鑒，趙曉南

(西北工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，陜西西安 710072)

由于云存儲(chǔ)服務(wù)面臨許多損壞數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)完整性便成為一個(gè)亟需解決的基本問(wèn)題。數(shù)據(jù)持有性驗(yàn)證（provable data possession，PDP）是檢驗(yàn)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性的重要方法。然而，在傳統(tǒng)的PDP模型中，單審計(jì)代理易造成單點(diǎn)故障并且易形成性能瓶頸。為此，提出了一種支持多代理的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)方法（multi-proxies PDP，MP-PDP）。該方法采用循環(huán)鏈表管理多代理節(jié)點(diǎn)，使用審計(jì)隊(duì)列存儲(chǔ)文件的審計(jì)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)任務(wù)分發(fā)、節(jié)點(diǎn)監(jiān)控、失效節(jié)點(diǎn)切換和動(dòng)態(tài)增加代理等功能，并且利用備份節(jié)點(diǎn)消除了系統(tǒng)的單點(diǎn)故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MP-PDP有效減少了文件的審計(jì)執(zhí)行時(shí)間，并且能夠快速增刪審計(jì)代理。

多代理；數(shù)據(jù)持有性證明；數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證；云存儲(chǔ)安全

隨著云計(jì)算技術(shù)的日益發(fā)展，公共云存儲(chǔ)服務(wù)已經(jīng)得到普遍的應(yīng)用，DropBox、Google Drive、金山快盤(pán)等公共云存儲(chǔ)產(chǎn)品的用戶數(shù)量飛速增長(zhǎng)［1］。然而，云存儲(chǔ)服務(wù)面臨許多損壞數(shù)據(jù)的風(fēng)險(xiǎn)，數(shù)據(jù)丟失事故層出不窮，如2011年3月，谷歌Gmail郵箱出現(xiàn)故障，造成大約15萬(wàn)用戶的數(shù)據(jù)丟失［2］；2012年8月，國(guó)內(nèi)盛大云因物理服務(wù)器磁盤(pán)損壞造成用戶的數(shù)據(jù)部分丟失。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)廠商EMC指出，64%的受調(diào)查企業(yè)在過(guò)去12個(gè)月中經(jīng)歷過(guò)數(shù)據(jù)丟失或宕機(jī)事故。及時(shí)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)損壞不僅可以打消用戶疑慮，還能為數(shù)據(jù)恢復(fù)贏得寶貴的時(shí)間。因此，驗(yàn)證數(shù)據(jù)完整性是一個(gè)亟需解決的基本問(wèn)題。

數(shù)據(jù)持有性驗(yàn)證(provable data possession， PDP)［2-3］是檢驗(yàn)云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)完整性的重要方法。該方法采用抽樣策略，對(duì)云中的文件發(fā)起完整性驗(yàn)證，在不下載整個(gè)文件的情況下，能夠及時(shí)識(shí)別出云中損壞數(shù)據(jù)的行為?；镜腜DP模型［2］僅僅允許文件所屬用戶執(zhí)行完整性檢測(cè)，但是用戶資源有限，執(zhí)行審計(jì)任務(wù)給用戶造成計(jì)算負(fù)擔(dān)，且基于數(shù)據(jù)擁有者的審計(jì)方式不利于云存儲(chǔ)審計(jì)服務(wù)的推廣。為了有效減少用戶的審計(jì)負(fù)擔(dān)，研究人員［4-7］提出基于第三方審計(jì)的公開(kāi)驗(yàn)證模型，利用公開(kāi)密碼體制將審計(jì)任務(wù)委托給第三方審計(jì)者代為執(zhí)行。

然而，在傳統(tǒng)的PDP模型中，單審計(jì)代理易成為系統(tǒng)的性能瓶頸，限制了系統(tǒng)的橫向擴(kuò)展；并且單代理節(jié)點(diǎn)易造成單點(diǎn)故障，審計(jì)代理崩潰將導(dǎo)致整個(gè)審計(jì)系統(tǒng)崩潰。

針對(duì)以上問(wèn)題，本文提出了一種支持多代理的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)方法。該方法基于主從結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，主節(jié)點(diǎn)采用循環(huán)鏈表管理多代理節(jié)點(diǎn)，使用審計(jì)隊(duì)列存儲(chǔ)文件的審計(jì)任務(wù)，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)任務(wù)分發(fā)、節(jié)點(diǎn)監(jiān)控、失效節(jié)點(diǎn)切換和動(dòng)態(tài)增加代理等功能。從節(jié)點(diǎn)執(zhí)行審計(jì)任務(wù)，并且利用備份節(jié)點(diǎn)消除系統(tǒng)的單點(diǎn)故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，MP-PDP能有效減少文件的審計(jì)執(zhí)行時(shí)間，并且能夠快速增刪審計(jì)代理。

1　系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

1.1系統(tǒng)模型

基于審計(jì)代理的數(shù)據(jù)完整性驗(yàn)證模型，如圖1所示，由用戶、云存儲(chǔ)服務(wù)提供商、第三方審計(jì)者組成。用戶是云存儲(chǔ)服務(wù)的使用者；云服務(wù)提供商為用戶提供計(jì)算或者存儲(chǔ)服務(wù)，具備強(qiáng)大的計(jì)算能力和存儲(chǔ)能力；第三方審計(jì)者又稱為審計(jì)代理，代替用戶執(zhí)行具體的審計(jì)任務(wù)，以減輕用戶的審計(jì)負(fù)擔(dān)。

圖1　基于第三方審計(jì)的公開(kāi)驗(yàn)證模型

1.2基礎(chǔ)知識(shí)

文件M由n個(gè)數(shù)據(jù)塊組成，每個(gè)數(shù)據(jù)塊由s個(gè)數(shù)據(jù)扇組成，表示為M＝｛mij｜i∈［1，n］，j∈［1， s］｝。其中，數(shù)據(jù)塊(data block)是驗(yàn)證文件完整性的基本單位，數(shù)據(jù)扇(data sector)是文件讀寫(xiě)的基本單位。

雙線性對(duì)映射是執(zhí)行數(shù)據(jù)塊認(rèn)證的基礎(chǔ)函數(shù)，定義如下［6?7］：存在2個(gè)階數(shù)為p(p為大素?cái)?shù))的乘法循環(huán)群G1和G2，G1的生成元為g。若映射e：G1× G1→G2滿足以下條件，則稱e為雙線性對(duì)映射：

1)可計(jì)算性，存在一個(gè)高效的算法可以計(jì)算出映射e；

2)雙線性，對(duì)于所有u，v∈G1和a，b∈Zp， e(ua，ub)＝e(u，v)ab均成立；

3)非退化性，e(g，g)≠1。

1.3數(shù)據(jù)完整性的審計(jì)過(guò)程

數(shù)據(jù)完整性的審計(jì)模型［7］由5個(gè)算法(KeyGen，TagGen，Chall，ProofGen，Verify)構(gòu)成，分述如下：

1)密鑰生成算法KeyGen其輸入為系統(tǒng)安全參數(shù)λ，輸出為密鑰對(duì)(skt，pkt)和加密密鑰skh。其中：密鑰對(duì)(skt，pkt)用于生成數(shù)據(jù)塊認(rèn)證標(biāo)簽；skh用于加密文件摘要信息Minfo，如文件名、數(shù)據(jù)塊總數(shù)等。

2)認(rèn)證標(biāo)簽生成算法TagGen其輸入為文件M和私鑰(skt，skh)，輸出為文件數(shù)據(jù)塊的認(rèn)證標(biāo)簽集合T＝｛ti｜i∈［1，n］｝和文件信息集合Minfo。其中：ti的計(jì)算方法如(1)式所示，Wi＝FID‖i是數(shù)據(jù)塊位置信息，h(skh，?)是文件信息加密函數(shù)，uj是G1類型的隨機(jī)值。

3)挑戰(zhàn)信息生成算法Chall其輸入為文件的摘要信息Minfo，輸出挑戰(zhàn)信息C＝(｛i，vi｜i∈Q｝， R)。其中：i是被挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)塊mi的索引，Q是i的集合，vi∈Zp是伴隨mi的隨機(jī)值，R＝gr是輔助值，r∈是隨機(jī)值是小于p且與其互素的正整數(shù)。

4)數(shù)據(jù)持有性的證據(jù)生成算法ProofGen其輸入為文件M、數(shù)據(jù)塊的認(rèn)證標(biāo)簽集合T和文件的挑戰(zhàn)信息C；輸出為數(shù)據(jù)持有性證據(jù)P＝(TP，DP)。TP是被挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)塊的標(biāo)簽證據(jù)信息，其計(jì)算方法如(2)式所示；DP是被挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)塊的證據(jù)信息，其計(jì)算方法如(3)式所示，而MPj是數(shù)據(jù)扇的線性組合，其計(jì)算方法如(4)式所示。

5)Verify算法用來(lái)驗(yàn)證服務(wù)器返回的數(shù)據(jù)持有性證據(jù)，輸入為挑戰(zhàn)信息C、數(shù)據(jù)持有性證據(jù)P、公鑰pkt和文件摘要信息Minfo。若等(5)式成立，則輸出0，表示文件完好；反之，輸出1，表示文件損壞。其中，Hchal是被挑戰(zhàn)數(shù)據(jù)塊摘要信息的哈希值的連乘積，按(6)式計(jì)算。

數(shù)據(jù)完整性的審計(jì)過(guò)程分3個(gè)階段執(zhí)行：

階段1：初始化階段

用戶使用KeyGen生成密鑰對(duì)(skt，pkt)和加密密鑰skh，使用TagGen生成數(shù)據(jù)塊的認(rèn)證標(biāo)簽集合T和文件摘要信息Minfo。用戶發(fā)送(Minfo，skh，pkt)給審計(jì)者，發(fā)送(M，T)到云服務(wù)器。

階段2：確認(rèn)審計(jì)階段

審計(jì)者使用Chall生成挑戰(zhàn)信息C并將其發(fā)送給云服務(wù)器。云服務(wù)器使用ProofGen生成數(shù)據(jù)持有性證據(jù)P，并返回給審計(jì)者。審計(jì)者使用Verify驗(yàn)證接收到的證據(jù)信息P，若通過(guò)審計(jì)，表明文件已經(jīng)完好存儲(chǔ)到云服務(wù)器，可刪除本地副本。

階段3：抽樣審計(jì)階段

定期執(zhí)行階段2，抽樣檢測(cè)云端數(shù)據(jù)的完整性。

1.4支持多代理的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)模型

支持多代理的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)模型，是在原始模型［7］的基礎(chǔ)上經(jīng)擴(kuò)展實(shí)現(xiàn)的，如圖2所示。

圖2　多代理結(jié)構(gòu)示意圖

多代理結(jié)構(gòu)是由主代理節(jié)點(diǎn)、備份節(jié)點(diǎn)和審計(jì)代理等三部分通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接構(gòu)成。主代理節(jié)點(diǎn)是審計(jì)系統(tǒng)的管理者，主要完成審計(jì)任務(wù)分配、審計(jì)代理的監(jiān)控、失效代理的切換和審計(jì)代理的動(dòng)態(tài)擴(kuò)展等功能。備份節(jié)點(diǎn)是主代理節(jié)點(diǎn)的備份，用于接管出現(xiàn)故障的主代理節(jié)點(diǎn)，消除審計(jì)系統(tǒng)的單點(diǎn)故障。審計(jì)代理是審計(jì)任務(wù)的實(shí)際執(zhí)行者，接收主代理節(jié)點(diǎn)分配的審計(jì)任務(wù)并向其返回審計(jì)結(jié)果。

2　多審計(jì)代理的功能實(shí)現(xiàn)

本節(jié)首先介紹多審計(jì)代理結(jié)構(gòu)所需的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后介紹各個(gè)功能的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。

定義1 審計(jì)任務(wù)(audit task，AT)是執(zhí)行文件完整性審計(jì)的基本單位，可用一個(gè)二元組結(jié)構(gòu)＜FID，rr＞描述。其中，F(xiàn)ID(file identifier)是文件識(shí)別符，它規(guī)定了審計(jì)任務(wù)的執(zhí)行對(duì)象；rr(recognion rate)是錯(cuò)誤識(shí)別率，規(guī)定了審計(jì)的執(zhí)行強(qiáng)度。

定義2 審計(jì)隊(duì)列(audit queue，AQ)是審計(jì)任務(wù)的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)，如圖3所示。每個(gè)執(zhí)行代理對(duì)應(yīng)一個(gè)審計(jì)隊(duì)列，審計(jì)任務(wù)依次進(jìn)入隊(duì)列，審計(jì)任務(wù)執(zhí)行完畢后，便從審計(jì)隊(duì)列移除。審計(jì)隊(duì)列結(jié)構(gòu)包含隊(duì)列頭指針head和隊(duì)列尾指針tail，隊(duì)列長(zhǎng)度length可以選擇設(shè)置。

2.1審計(jì)任務(wù)分配

審計(jì)任務(wù)分配模塊負(fù)責(zé)接收文件的審計(jì)任務(wù)，并執(zhí)行分配算法(assignment algorithm，AA)將其插入到相應(yīng)的審計(jì)隊(duì)列。依據(jù)分配算法不同，分為任務(wù)平均分配算法(average AA，AAA)和最短隊(duì)列優(yōu)先任務(wù)分配算法(shortest queue first AA，SAA)。為方便描述，定義符號(hào)如表1所示。

圖3　審計(jì)隊(duì)列結(jié)構(gòu)示意圖

表1　符號(hào)定義

任務(wù)平均分配算法將審計(jì)任務(wù)平均分配給每個(gè)審計(jì)隊(duì)列，如算法1所示。首先，使用循環(huán)鏈表串聯(lián)審計(jì)隊(duì)列，并將指針Y指向待分配的審計(jì)隊(duì)列，如圖4所示；然后，將審計(jì)任務(wù)分配給指針Y指向的審計(jì)隊(duì)列，并后移指針Y；循環(huán)執(zhí)行第二步，分配后續(xù)的審計(jì)任務(wù)。

圖4　循環(huán)鏈表結(jié)構(gòu)示意圖

算法1任務(wù)平均分配算法

任務(wù)平均分配算法要求審計(jì)代理具備相同的審計(jì)性能，否則將造成審計(jì)代理負(fù)載失衡，即部分審計(jì)代理積壓審計(jì)任務(wù)，部分審計(jì)代理因提前完成審計(jì)任務(wù)而閑置。

最短隊(duì)列優(yōu)先任務(wù)分配算法將審計(jì)任務(wù)總是分配給長(zhǎng)度最短的審計(jì)隊(duì)列，如算法2所示。首先，比較審計(jì)隊(duì)列長(zhǎng)度，移動(dòng)指針P指向長(zhǎng)度最短的審計(jì)隊(duì)列；其次，將審計(jì)任務(wù)分配給指針P指向的審計(jì)隊(duì)列，同時(shí)增加該隊(duì)列長(zhǎng)度；從審計(jì)隊(duì)列移除已完成審計(jì)任務(wù)并減少該隊(duì)列的長(zhǎng)度；重新將指針P指向長(zhǎng)度最短的隊(duì)列；最后，重復(fù)執(zhí)行第二步，分配后續(xù)的審計(jì)任務(wù)。

算法2 最短隊(duì)列優(yōu)先任務(wù)分配算法

2.2審計(jì)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)監(jiān)控

采用定期發(fā)送心跳信息方法，監(jiān)控審計(jì)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)。倘若被監(jiān)控節(jié)點(diǎn)不能按時(shí)返回心跳信息，表明節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障。如果主代理節(jié)點(diǎn)故障，則啟動(dòng)備份節(jié)點(diǎn)予以修復(fù)。如果審計(jì)代理故障，則執(zhí)行失效審計(jì)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)切換予以修復(fù)。

2.3失效審計(jì)節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)切換

切換失效的審計(jì)節(jié)點(diǎn)將重新分配該審計(jì)節(jié)點(diǎn)的審計(jì)任務(wù)，并由其他審計(jì)代理代為執(zhí)行，如算法3所示。發(fā)現(xiàn)失效審計(jì)節(jié)點(diǎn)后，首先，找到對(duì)應(yīng)于該失效節(jié)點(diǎn)的審計(jì)隊(duì)列(假設(shè)為AQj)；其次，從循環(huán)鏈表中刪除審計(jì)隊(duì)列AQj；最后，按照審計(jì)任務(wù)分配算法重新分配審計(jì)隊(duì)列AQj的審計(jì)任務(wù)。

算法3 失效審計(jì)節(jié)點(diǎn)的切換算法

2.4代理節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)增加

代理節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)增加過(guò)程如算法4所示。首先，生成新代理的審計(jì)隊(duì)列，并將其插入到循環(huán)鏈表；然后，執(zhí)行任務(wù)分配算法AA為其動(dòng)態(tài)添加審計(jì)任務(wù)，使該隊(duì)列的審計(jì)任務(wù)數(shù)與其他隊(duì)列保持平衡。

算法4 代理節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)增加算法

3　實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了評(píng)估MP-PDP的性能，對(duì)MP-PDP進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，比較了MP-PDP模型與PDP模型的審計(jì)執(zhí)行時(shí)間，并且測(cè)試了替換失效代理和增加審計(jì)代理的性能開(kāi)銷。

3.1實(shí)驗(yàn)環(huán)境

采用C語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了原型系統(tǒng)MP-PDP，將該系統(tǒng)運(yùn)行于浪潮AS300N服務(wù)器，運(yùn)行環(huán)境：Ubuntu 12.04.3 LTS，Linux 3.8.0-29(x86－64)，4x Intel(R) Xeon(R)CPU E5502＠1.87 GHz，內(nèi)存16 GB，硬盤(pán)ATA Hitachi HTS54501 150 GB。

3.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

1)審計(jì)文件執(zhí)行時(shí)間

設(shè)置不同代理數(shù)，對(duì)不同數(shù)量的文件(100～500)執(zhí)行數(shù)據(jù)完整性審計(jì)，審計(jì)周期為4 h，循環(huán)審計(jì)72 h，并統(tǒng)計(jì)審計(jì)執(zhí)行的時(shí)間。從圖5可以看出，與單代理模型(代理數(shù)為1)比較，采用多代理審計(jì)模型明顯減少了審計(jì)執(zhí)行時(shí)間，并且審計(jì)文件數(shù)量越大，執(zhí)行時(shí)間減少得越明顯。相較于任務(wù)平均分配算法AAA，最短隊(duì)列優(yōu)先分配算法SAA進(jìn)一步減少了系統(tǒng)的審計(jì)執(zhí)行時(shí)間。

圖5　審計(jì)文件的執(zhí)行時(shí)間

審計(jì)執(zhí)行時(shí)間減少的原因，是多個(gè)審計(jì)代理分擔(dān)了審計(jì)任務(wù)，使得同一時(shí)刻可以并行審計(jì)多個(gè)文件。由于存在通信和計(jì)算開(kāi)銷，審計(jì)執(zhí)行時(shí)間不能隨審計(jì)代理的數(shù)量增加而成倍減少。但是，在不同情況下，通信成本占總開(kāi)銷比重基本固定。因此，隨著審計(jì)代理數(shù)量增加，審計(jì)執(zhí)行時(shí)間的減少越顯著。采用5個(gè)代理時(shí)，減少的審計(jì)執(zhí)行時(shí)間約為80%。

2)切換失效代理的執(zhí)行時(shí)間

對(duì)不同代理數(shù)的設(shè)定，比較不同任務(wù)分配算法(AAA和SAA)切換失效代理節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間。從圖6可以看出，最短隊(duì)列優(yōu)先任務(wù)分配算法SAA所需時(shí)間，明顯低于任務(wù)平均分配算法AAA，并且隨著文件數(shù)量增加，SAA的執(zhí)行時(shí)間減少得越顯著。其原因是，SAA算法將失效代理節(jié)點(diǎn)未完成的審計(jì)任務(wù)，集中分配給審計(jì)任務(wù)數(shù)最少的節(jié)點(diǎn)，避免了與多個(gè)代理間建立連接和傳輸?shù)男阅荛_(kāi)銷，而AAA算法需要將審計(jì)任務(wù)平均分配給存活的多個(gè)審計(jì)代理，網(wǎng)絡(luò)連接和傳輸會(huì)導(dǎo)致較大的性能開(kāi)銷。

圖6　替換失效代理節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間

3)動(dòng)態(tài)增加代理節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間

設(shè)定不同代理數(shù)，比較了不同任務(wù)分配算法動(dòng)態(tài)增加審計(jì)代理節(jié)點(diǎn)的執(zhí)行時(shí)間。

從圖7可以看出，隨著文件數(shù)量的增加，任務(wù)平均分配算法AAA的執(zhí)行時(shí)間呈線性增長(zhǎng)，而最短隊(duì)列優(yōu)先任務(wù)分配算法SAA的執(zhí)行時(shí)間增長(zhǎng)較為平緩。其原因是，AAA算法將調(diào)動(dòng)所有代理向新審計(jì)代理轉(zhuǎn)移審計(jì)任務(wù)，而SAA算法只需將新來(lái)的審計(jì)任務(wù)轉(zhuǎn)移給新審計(jì)代理，保持其他審計(jì)代理不變，因此節(jié)省了大量的網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷。

圖7　動(dòng)態(tài)增加代理節(jié)點(diǎn)切換的執(zhí)行時(shí)間

4　結(jié) 論

針對(duì)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)完整性模型中單代理節(jié)點(diǎn)易造成單點(diǎn)故障并易形成性能瓶頸等問(wèn)題，本文提出了一種支持多代理的數(shù)據(jù)完整性審計(jì)方法MP-PDP。該方法采用主從結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了審計(jì)任務(wù)分發(fā)、節(jié)點(diǎn)監(jiān)控、失效代理的替換和審計(jì)代理的動(dòng)態(tài)增加等功能，并且利用備份節(jié)點(diǎn)消除了系統(tǒng)的單點(diǎn)故障。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法可有效提高系統(tǒng)的審計(jì)效率，并且能夠快速增刪審計(jì)代理。

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An Audit Method of Data Integrity for SuPPorting MultiPle Proxies in Cloud ComPuting

Wang Huifeng，Li Zhanhuai，Zhang Xiao，Sun Jian，Zhao Xiaonan
(Department of Computer Science and Engineering，Northwestern Polytechnical University，Xi′an 710072，China)

Since cloud storage service faces many security risks that can damage data，checking data integrity has become increasingly urgent.Provable Data Possession(PDP)is an important method for verifying data integrity in cloud computing.But the single proxy in the traditional PDP models easily becomes the single point of failure and catches the performance bottleneck.So we propose an improved PDP，called MP-PDP by us，for supporting mutiple proxies in cloud computing.It adopts a circular linked list and uses audit queues to store the audit tasks.It achieves such functions as assigning audit tasks，monitoring nodes，switching failed node and dynamically adding proxy and uses the backup node for eliminating the single point of failure.The experimental results indicate that MP-PDP can efficiently reduce the audit time for files and quickly add or delete the audit proxy.

algorithms，big data，conceptual design，cost reduction，design of experiments，dynamic models，dynamical systems，efficiency，fault tolerance，mathematical models，monitoring，scalability，software reliability，switching frequency；cloud storage security，data integrity checking，multiple proxies， PDP(provable data possession)

TP309.2

A

1000-2758(2016)02-0343-06

2015-04-17基金項(xiàng)目：國(guó)家“863”高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃基金(2013AA01A215)、國(guó)家自然科學(xué)基金(61472323)、中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(3102015JSJ0009)與華為創(chuàng)新基金(YB2014040023)資助

王惠峰(1986—)，西北工業(yè)大學(xué)博士研究生，主要從事云存儲(chǔ)安全、云存儲(chǔ)評(píng)測(cè)的研究。