50、安全高效的数据存储与去重方案解析

安全高效的数据存储与去重方案解析

1. 引言

在当今数字化时代,云存储服务在个人和组织用户中越来越受欢迎。云存储不仅为用户提供了大量甚至无限的存储空间,还引发了研究人员在多个领域的关注,如取证、安全与隐私保护,以及设计高效的存储解决方案。其中,数据去重技术因其能显著减少云存储需求而成为研究热点。通过部署去重技术,云服务器只需存储上传数据的单一副本以及所有者列表,从而大幅降低了存储成本。

然而,在分层环境中部署去重技术面临着两大安全挑战:文件访问控制和数据泄漏预防。在文件访问控制方面,确保只有授权用户能够访问文件至关重要。传统的简单去重方案可能会让攻击者(包括恶意客户端)仅通过文件标识符就获得文件访问权限。而所有权证明(PoW)方案则可以有效应对此类攻击,它能保证客户端确实拥有上传的文件。在数据泄漏预防方面,由于数据存储外包给云服务器,这些服务器虽然诚实执行方案,但可能会试图了解存储内容。目前的解决方案通常采用对称加密,其中最常见的是收敛加密(CE)方案,但该方案存在内容猜测攻击等局限性。

2. SWE:安全快速的分散存储方案

SWE(Secure and Fast Dispersal Storage Scheme)是一种基于改进的 LWE(Learning With Errors)的安全快速分散存储方案。即使攻击者获取了所有码字,SWE 仍能保证数据的机密性。理论分析表明,在一定假设下,SWE 的机密性高于现有方案,且存储成本与当前先进水平相同。此外,SWE 还支持安全高效的动态数据操作,用户无需下载或解码相应码字,也不会泄漏数据信息。分析和实验结果显示,在适当配置下,SWE 在编码/解码速度上优于现有方案。

具体来说,SWE 的优势体

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性能效最优的路径,并支持在线规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构代码示例进行实践运行,点关注目标函数设计、CPO算法改进策略约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为系统鲁棒性。
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