【摘 要】
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云计算作为新兴的服务计算范式,在新一代信息技术相关领域得到广泛应用,其核心在于IT资源即服务、按需收费。数据资源的存储作为云计算提供的一项基本服务,其安全性、可用性和可靠性受到用户普遍关注。然而传统的数据存储策略大多针对系统的存储效率与负载均衡进行研究,无法规避用户数据物理存储位置的安全风险。因此,本文主要针对云计算环境下数据安全存储的空间布局与路径优化问题,在考虑了数据存储安全性的基础上,研究云
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云计算作为新兴的服务计算范式,在新一代信息技术相关领域得到广泛应用,其核心在于IT资源即服务、按需收费。数据资源的存储作为云计算提供的一项基本服务,其安全性、可用性和可靠性受到用户普遍关注。然而传统的数据存储策略大多针对系统的存储效率与负载均衡进行研究,无法规避用户数据物理存储位置的安全风险。因此,本文主要针对云计算环境下数据安全存储的空间布局与路径优化问题,在考虑了数据存储安全性的基础上,研究云环境下数据存储物理空间布局和动态调整策略,在保障云服务质量的前提下,避免数据因存储位置的泄露而引起的系统安全问题。本文所做的工作如下:（1）针对数据资源安全存储的初始空间布局和存储路径问题,给出了一种存储数据的分片策略和初始分配方法.在数据划分阶段,通过对云物理环境中数据完整泄露的最低概率研究,建立了云环境中数据资源分片数量安全标准,以降低数据泄露风险,而后使用range分片策略,提升数据片段利用效率。在数据初始分配阶段,将T—color思想与贪心算法结合,给出一种SA-Greedy（secure automatic greedy）数据分配策略,以确定数据片段的物理实际存储空间和存储结点。对比实验表明,该初始数据资源分布策略在保障了存储位置安全性的同时,有负载均衡、执行耗时短、检索效率高等优点。（2）针对云计算运行过程中数据资源变化而引起的存储位置动态调整问题,本文首先给出了一种数据请求习惯检测策略RT,实时检测当前环境下数据存储方案的合理性。结合T-color思想和遗传算法（GA）,提出了用于动态调整数据存储方案的TC-GA算法,利用遗传算法的寻优能力,保证用户和相关应用能够安全高效地获取数据。实验表明,该方法能在多变的数据请求模式下,提升数据存储安全性和数据获取效率。从数据资源安全存储的物理空间和存储路径优化角度,研究云计算环境下数据安全存储的布局与优化问题,可有效的提升云计算环境下数据资源存储的安全性,对云计算系统安全的应用具有重要的理论意义和实际应用价值.
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