云存储技术为用户提供了海量的存储空间,越来越多的用户利用云存储服务将本地数据转移到云端存储,并实现与多个用户的数据共享。尽管云平台比个人工作站强大、安全得多,但仍然存在着数据丢失、数据篡改、身份隐私泄露等安全问题,因此用户的隐私保护及云端数据完整性成为亟待解决的问题。本文对云存储数据完整性审计和隐私保护机制展开研究,并针对这些问题提出了相应的解决办法。(1)在云存储共享数据完整性审计方案中,群成员身份隐私的泄露会增加用户数据被恶意修改的可能性,一旦数据被修改,能否实现身份追溯将成为建立安全高效的云存储数据完整性审计机制的关键。为了解决这个问题,通过引入一个新的实体权限分配中心,对群用户进行管理,在保障群成员身份隐私的同时有效地实现身份追溯。本文对所提方案的安全性进行了证明,并对算法性能进行了实验验证。(2)在解决云中数据完整性验证问题时,所采用的安全假设往往是基于大整数分解和离散对数困难问题,但随着量子理论的提出,传统的云存储数据完整性验证协议已被证明无法抵御量子攻击。本文提出了一种基于格和布鲁姆过滤器(Bloom Filter)的云数据动态完整性验证方案。首先,通过将用户文件进行分组,利用格理论中求解小整数解计算难题作为验证方法的安全模型,设计基于格的签名算法,结合其具有签名长度短和不可伪造性等特点来保障用户数据的安全。其次,结合默克尔哈希树和布鲁姆过滤器,实现了高效的数据完整性验证,且能够支持数据的动态操作,如数据块的增加、修改、删除等操作。最后,通过安全性证明和性能评估得出本方案在存储空间和运算时间上开销较小。该方案在保证安全性的基础上实现了正确性和可行性的目标。