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　　云计算是继对等计算、 网格计算、 效用计算、 分 布 式 计 算 后 又 一 新 型 计 算 模 式 [1]。 当 云 计 算 系 统 运算和处理的核心是大量数据存储和管理时， 云计 算系统中就需要配置大量的存储设备， 从而转变成 为 一 个 云 存 储 系 统 [2]。不 断 增 长 的 云 存 储 容 量 的 需求带来了不断增长的安全问题， 更多的用户越来 越关注云存储中数据的安全性问题， 担心数据被篡 改 破 坏 以 及 数 据 的 隐 私 问 题 [34]。 数据存储在云端后， 可能有以下情形导致数据

　　有_(Provable Data Po聯 . ssion， P D P )模 塑 s提扭由数据 拥有者验证数据正确性的方案， 但没有考虑好数据在 传输过程中的安全性问题。文献[7 ]提出一种基f R S A 算法的数据完整性检查方案， 需要对整个文件做 R S A 指数运箕， 运算代价过大。文 献 [8]提 出 一 个 _ 于标记的方案以验证数据完整性， 但是此方案缺乏对 动态数据的支持。文 献 [9 - 10]提 出 采 用 M H T 哈希 树的叶乎节点来保存文件信息f在文件发生动态变化 时同步信息进行验证的方法， 但并没有考虑在文件变 化时弓1人权值来提升验怔敦率的情況。本文结合同 态认证标签机制和R - M H T 哈希树结构， 提出基于• 改进哈希树模型的数据完整性验证方案， 根据文件块 的使用频率赋予不同的权值， 以此对哈希树的叶子节 点进行相应的调整， 经过理论证实和实验证明， 可以 高准确性、 高效率性地完成完整性验证。

　　被 损 坏 :（ 1) 因软硬件问题导致数据本身失效； （ 2) 云存储提供商为经济利益， 私自篡改、 删除、 修改用 户的数据； （ 3)—些公司或者个人恶意对云服务提 供商进行攻击， 造 成 其 他 用 户 的 数 据 被 破 坏 。若云 存储的数据过大， 用户自身运算能力有限， 无法对这 些大数据进行有效的完整性检测， 此问题可用第三 方 审 计 的 模 式 得 到 一 定 程 度 的 解 决 [5]。 为保证数据在云端的完整性， 人们提出了一系列 数据完整性的验证方案。文 献 [6 ]采用可证明数据持