云计算作为一种革新的信息技术,凭借强大的存储能力、计算能力与按需付费的服务模式,得到了众多个人用户与中小型企业用户的青睐。用户将本地数据迁移至云端,释放了在本地存储管理的压力。然而近年来频发的云端数据安全事件,降低了公众对云服务提供商的信任度,限制了云计算的应用。因此,为了检测用户存储在云服务器上的数据是否完整可用,研究人员提出了一系列云端数据完整性审计方案。本文对现有的部分审计方案进行了分析与改进,并对目前已有方案未考虑的一个问题给出了解决方法,具体的研究内容如下:(1)改进了 He提出的一个云端数据完整性审计方案。He方案克服了现有的大多数基于椭圆曲线构造的审计方案不具备隐私保护功能的缺陷,并采用无证书密码体制设计,不存在证书管理和密钥托管的问题。然而Liao指出在该方案中恶意云服务器可以任意删除或篡改用户数据而不被验证者发现,但并未给出相应的改进方法。为了抵抗攻击,本文在标签生成阶段和审计阶段都做了改进。本方案支持原方案的所有特性,在随机预言机模型下本方案的安全性是成立的。(2)分析了 Tian提出的一个基于雾-云计算的公开审计方案。该方案是首个面向雾-云计算场景的外包数据审计方案,本文分析了其安全性,给出了两种攻击。这两种攻击表明了恶意云服务器删除或篡改用户数据后也能伪造有效的响应来通过验证者的验证,从而使其相信数据保存完好。最后,给出了一种简单有效的改进方法,使得改进后的方案能够抵抗上述两种攻击,并且支持原方案的所有特性。(3)提出了一个支持复合数据的公开审计方案。目前已有的共享数据审计方案仅支持一种数据产生方式,其中大多数方案仅支持群成员独立产生的数据,其余方案仅支持固定个数的群成员协作产生的数据。针对上述不足,本文提出了一个支持复合数据的公开审计方案。在本方案中,每次上传的数据可由任意个数的群成员协作产生,也可由群成员独立产生。此外,本方案能够有效满足共享数据的审计需求,包括:数据隐私保护、身份隐私保护以及身份追溯。