车联网作为汽车、交通和通信应用等行业广泛融合而汇聚的新兴产业,其数据拥有巨大的商业价值和社会价值。为了实现对车联网数据的高效应用,越来越多的云服务商提出了不同的车联网-云解决方案,数据上云存储已经成为车联网行业的必然需求。然而,层出不穷的云安全事件极大地打击了用户对云服务的信心。为了确保外包数据的存储完整性,云数据安全审计技术被广泛提出。但是,车联网数据种类繁杂、来源广泛、应用多样,这对审计工作提出了更高的要求。为了实现车联网环境下云端数据的完整性保障,本文针对不同的车联网数据应用场景,结合审计对安全和性能方面的需求,分别设计了不同的完整性审计方案,其主要研究内容如下:（1）针对数据用户对车联网数据的应用审计需求,考虑车联网数据的多源性和多样性,提出了一种基于数据映射表的多源数据公开审计方案。首先,本方案设计了轻量级的数据映射表来记录不同类型的数据分布,该数据结构可以高效地验证不同来源下特定类型数据的完整性;其次,考虑到车联网场景下庞大的用户群体,方案进一步提出了基于身份信息签名的审计协议来降低密钥管理和数据标签计算的开销。通过严格的形式化分析对提出方案的安全性进行了证明。此外,理论分析和实验评估表明,提出的方案可以很好地满足包含分类审计、多源审计和隐私保护功能在内的多种审计目标,且其通信和计算性能明显优于现有的审计方案。（2）针对车联网数据共享应用场景中的数据完整性验证问题,提出了一种支持隐私保护的车联网数据公开审计方案。首先,本方案设计了一个标签转换算法为共享数据计算新的认证标签。该标签可以对脱敏后的共享数据实现个性化的完整性验证。相比于传统方案,此举可极大地减轻用户端的计算和通信开销。其次,本方案基于密码学的同态验证技术,在审计过程中对数据证明值加入了随机掩码来有效的实现隐私保护。通过严格的形式化分析对提出方案的安全性进行了证明。此外,理论分析和实验评估表明,提出的方案可以实现个性化审计和隐私保护功能,且本方案在标签转换和审计阶段的计算开销远低于现有方案。（3）针对车联网环境下实体间信任域不同,特别是第三方审计者的可信性难以保证的问题,提出了基于智能合约的公开审计方案。首先,为了抵抗来自第三方审计者和云服务提供商的合谋攻击、避免产生不公平的挑战值,本方案设计了一种基于智能合约的挑战生成算法,该算法借助区块链的防篡改性来公平的生成随机采样值;其次,为了解决恶意审计者不按照审计周期来执行验证工作的问题,本方案构建了基于智能合约的审计固化算法,该算法使用系统时间戳来记录每次完成审计工作的时间,同时还要求审计者记录审计元数据来方便用户感知整个审计流程;最后,本方案还提出了一种审计后验证机制,该机制使得用户可以检查审计者是否正确地执行验证工作,该机制中的算力证明策略可防止审计者为节省计算或通信资源而伪造审计报告。通过严格的形式化分析对提出方案的安全性进行了证明。此外,理论分析和实验评估表明,本方案是可行且高效的。