動態可問責儲存：一種用於實時雲儲存審計的高效協議

核心概念

本文提出了一種動態可問責儲存方案，允許客戶在將數據外包到雲端時，可以有效地審計和恢復數據，同時支援數據集的插入和刪除操作，解決了先前方案的靜態限制，並減少了伺服器端的儲存空間和維護成本。

摘要

動態可問責儲存：一種用於實時雲儲存審計的高效協議

簡介

本文介紹了一種名為「動態可問責儲存」的新方案，旨在解決雲端儲存中數據損壞或丟失的問題。該方案基於 Ateniese 等人提出的「可問責儲存」協議，但克服了其靜態性的限制，允許客戶在初始化協議後自由地插入和刪除數據。

可問責儲存回顧

Ateniese 等人提出的「可問責儲存」協議允許客戶將數據外包給雲端儲存供應商，同時定期執行問責挑戰以驗證數據完整性。然而，該方案無法動態更新數據，限制了其實際應用。此外，伺服器可以利用方案中的漏洞來恢復丟失的數據，而無需通知客戶或承擔責任。

IBLT 樹

為了實現動態更新和高效的數據恢復，本文提出了一種新的數據結構——IBLT 樹。該結構基於二元搜索樹，每個葉節點包含一個 IBLT，用於存儲一定數量的數據塊及其標籤。內部節點則存儲其子樹中所有 IBLT 的組合結果。IBLT 樹允許伺服器高效地構建 IBLT，排除已損壞的數據塊，並顯著減少了儲存空間需求。

動態可問責儲存方案

本文提出的動態可問責儲存方案允許客戶執行數據插入、刪除、查詢和審計操作。伺服器可以使用 IBLT 樹高效地執行審計，並在必要時恢復丟失或損壞的數據。該方案假設伺服器是誠實但好奇的，因此客戶端會對其數據進行加密，以保護數據隱私。

優點和未來方向

與先前的方案相比，動態可問責儲存方案具有更高的效率和靈活性。它允許動態更新數據，並減少了伺服器端的儲存空間和維護成本。未來研究方向包括探索如何優化該方案以支持更多客戶端，以及對比分析不同問責協議的性能。

統計資料

亞馬遜 S3 宣稱其數據持久性達到「11 個 9」，即每年丟失單個數據對象的概率為 99.999999999%，這意味著每年預計最多丢失 1000 億個對象中的 1 個。
然而，考慮到亞馬遜 S3 目前存儲著數百萬億個對象，這種數據持久性聲明並不能完全排除數據丟失的可能性。

引述

“Cloud storage providers often advertise the number of “nines” of durability they achieve, such as the “11 nines” in the durability probability of 99.999999999% advertised by Amazon S3 for not losing a given data object in a given year.”
“Such statements might seem at first to imply that cloud storage data loss is impossible, until one considers that there are hundreds of trillions of objects currently being stored in Amazon S3.”

從以下內容提煉的關鍵洞見

Dynamic Accountable Storage: An Efficient Protocol for Real-time Cloud Storage Auditing

by Michael T. G... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00255.pdf

深入探究

在多用戶共享數據的場景下，如何設計更有效的 IBLT 樹結構以減少儲存和計算開銷？

在多用戶共享數據的場景下，可以通過以下方式設計更有效的 IBLT 樹結構以減少儲存和計算開銷：

IBLT 樹共用: 對於擁有相似數據塊的不同用戶，可以讓他們共用部分 IBLT 樹結構。例如，可以根據數據塊的內容進行哈希，將哈希值相同的數據塊存放在同一個 IBLT 樹分支下。這樣，不同用戶就可以共用相同的 IBLT 樹分支，從而減少整體的儲存開銷。

分層 IBLT 樹: 可以構建分層的 IBLT 樹結構，將不同層級的 IBLT 樹節點存放在不同的儲存介質中。例如，可以將訪問頻率較高的 IBLT 樹節點存放在速度更快的儲存介質中，而將訪問頻率較低的 IBLT 樹節點存放在容量更大、成本更低的儲存介質中。

IBLT 樹壓縮: 可以使用一些壓縮技術對 IBLT 樹進行壓縮，例如使用字典編碼、行程編碼等技術對 IBLT 樹節點中的數據進行壓縮，從而減少儲存開銷。

並行計算: 可以利用多核處理器或分散式計算框架對 IBLT 樹的構建、更新和查詢操作進行並行化處理，從而提高計算效率。

如果雲端儲存供應商並非完全誠實，而是存在一定概率的惡意行為，那麼如何改進動態可問責儲存方案以應對這種情況？

如果雲端儲存供應商並非完全誠實，可以通過以下方式改進動態可問責儲存方案：

引入挑戰機制: 客戶端可以定期對服務器發起挑戰，要求服務器證明其數據完整性。例如，客戶端可以隨機選擇一些數據塊，要求服務器返回這些數據塊的 Merkle 樹證明路徑。

使用可驗證數據結構: 可以使用一些可驗證數據結構來儲存數據，例如 Merkle 樹、Skip List 等。這些數據結構可以提供數據完整性的證明，即使服務器惡意篡改數據，客戶端也能夠檢測出來。

採用秘密分享: 可以將數據分成多份，並將這些數據份存放在不同的服務器上。只有當客戶端收集到足夠多的數據份時，才能夠恢復出原始數據。這樣，即使部分服務器被攻破，客戶端的數據仍然是安全的。

結合零知識證明: 可以使用零知識證明技術來證明服務器執行了正確的操作，而無需洩露客戶端的數據。例如，服務器可以使用零知識證明來證明其正確地更新了 IBLT 樹，而無需向客戶端透露更新了哪些數據塊。

区块链技术能否应用于动态可问责存储方案，以进一步增强数据安全性和可审计性？

是的，區塊鏈技術可以應用於動態可問責儲存方案，以進一步增強數據安全性和可審計性。以下是一些具體的應用方式：

數據操作記錄: 可以將數據的操作記錄（例如數據新增、刪除、修改等）存儲在區塊鏈上，確保數據操作歷史的不可篡改性和可追溯性。

身份驗證和授權: 可以使用區塊鏈來管理用戶的身份信息和訪問權限，確保只有授權用戶才能訪問敏感數據。

數據完整性驗證: 可以將數據的哈希值存儲在區塊鏈上，客戶端可以通過驗證數據的哈希值來確認數據的完整性。

去中心化儲存: 可以將數據存儲在去中心化的區塊鏈網絡中，避免單點故障和數據洩露的風險。

智能合約: 可以使用智能合約來自動執行數據訪問和審計規則，提高數據管理的效率和安全性。

例如，可以將 IBLT 樹的根哈希值存儲在區塊鏈上，每次更新 IBLT 樹時，都將新的根哈希值添加到區塊鏈中。這樣，客戶端就可以通過驗證區塊鏈上的哈希值來確認 IBLT 樹的完整性，從而確保數據的完整性。
總之，區塊鏈技術可以為動態可問責儲存方案提供更高的安全性和可審計性，但也需要考慮區塊鏈技術本身的性能和成本等因素。