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    同态签名的妙用:云数据完整性审计技术(一)

    随着数据规模增长,越来越多的用户选择将他们的文件外包存储在第三方的云服务器上。然而,数据的外包会带来一系列的安全问题,例如云服务器的硬件故障、黑客入侵篡改等会导致用户数据的损坏。更严重的是,云服务器为了保护自己的声誉可能掩盖数据受损的事实,甚至会伪造用户的数据。云数据完整性审计技术是一种关键的数据安全技术,用来解决上述的问题。本系列文章聚焦在云数据完整性审计技术,分别介绍1)云数据完整性审计技术的背景及密码学技术;2)保证低熵值安全的,并且实现文件和认证器去重功能的云数据完整性审计方案。3)基于关键词且实现敏感信息隐藏的云数据完整性审计方案。本文作为第一篇,将从相关背景、密码学知识、协议流程以及研究现状进行介绍,使得读者对云数据完整性审计技术有一个入门级的基本了解。

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    大数据理论篇 - 通俗易懂,揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一)

    为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ,2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文,剖析了流式(实时)和批量(历史)数据处理模式的本质,即分布式数据处理系统,并抽象出了一套先进的、革新式的通用数据处理模型。在处理大规模、无边界、乱序数据集时,可以灵活地根据需求,很好地平衡数据处理正确性、延迟程度、处理成本之间的相互关系,从而可以满足任何现代数据处理场景,如:游戏行业个性化用户体验、自媒体平台视频流变现、销售行业的用户行为分析、互联网行业实时业务流处理、金融行业的实时欺诈检测等。

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