一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法技术

本申请涉及一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法，包括：数据拥有者获取用户私钥及用户公钥；数据拥有者获得加密文件块及哈希标签；数据拥有者将加密文件上传到云端，将哈希标签广播给区块链中的所有网络节点，并将哈希标签添加到区块链网络中；公开审计者基于审计请求，将经过签名的MHT证明根值P

【技术实现步骤摘要】
一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法


[0001]本申请属于数据处理
，具体涉及一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法。

技术介绍

[0002]云存储被视为是大数据时代处理海量数据的一种重要的基础设施。但在今天，云计算中的云服务提供者、云用户以及第三方己经不再被假设为可信的，因为这个假设过于理想。即使第三方是完全可信的，集中式的第三方也容易成为攻击者的目标。
[0003]因此，一方面，云计算服务可能由于受到攻击造成瘫痪，进而导致用户隐私信息泄露；另一方面，由于公开审计方案中的第三方审计者TPA集中存储了机密信息，也容易受攻击。
[0004]鉴于此，提供一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法，不仅最大程度地减少了系统长期开销，还提高了云存储中公开审计的安全性。

技术实现思路

[0005](一)要解决的技术问题
[0006]鉴于现有技术的上述缺点、不足，本申请提供一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法。
[0007](二)技术方案
[0008]为达到上述目的，本申请采用如下技术方案：
[0009]第一方面，本申请提供一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法，包括：
[0010]L10、数据拥有者基于ECC算法的双线性映射函数获取用于数字签名的随机秘钥对(spk,ssk)，并基于所述随机秘钥对(spk,ssk)获取用户私钥sk及用户公钥pk；
[0011]其中，ssk为随机私钥，spk为随机公钥；
[0012]L20、数据拥有者通过对需要上传到云端的文件F划分以获得文件块m
i
，通过用户私钥对文件块m
i
加密以获得加密文件块e
i
，并对加密文件块e
i
进行哈希操作以获取哈希标签；
[0013]L30、数据拥有者将加密文件F'上传到云端，将哈希标签广播给区块链网络中的所有网络节点，并将所述哈希标签添加到区块链网络中；
[0014]其中，所述加密文件F'为所有加密文件块e
i
按顺序排列所构成的文件；
[0015]L40、公开审计者接收数据拥有者发起的审计请求，将经过签名的MHT证明根值P
BC
发送给数据拥有者；
[0016]所述公开审计者为基于区块链网络中的全部网络节点，数据拥有者通过随机可验证函数随机选择出的网络节点；
[0017]L50、云服务提供者接收数据拥有者发起的审计挑战，基于用户ID验证所述数据拥
有者的外包数据，并将经过签名后的MHT证明根值P
csp
发送给数据拥有者；
[0018]L60、数据拥有者通过检验是否同时满足P
BC
＝P
csp
以及双曲线映射，以判断数据拥有者存储在云端的数据的完整性和正确性；
[0019]所述双曲线映射为映射E：G
×
G
→
G
r
；
[0020]其中，群G为GapDiffie
‑
Hellman群，群G
r
为质数ρ的乘法循环群。
[0021]可选的，所述L20之后，L30之前，还包括：数据拥有者基于群G随机选择一个元素u，通过随机私钥ssk对加密文件块e
i
进行签名，获得签名后的加密文件块σ
i
。
[0022]可选的，所述L30之后，L40之前，还包括：数据拥有者在对其存储在云端的数据进行更新时，对区块链上对应的哈希标签进行动态更新。
[0023]可选的，所述L40包括：公开审计者基于数据拥有者的用户公钥pk和用户ID，回溯所述数据拥有者在区块链上的哈希标签；
[0024]以及，公开审计者基于所述哈希标签构建MHT，基于所述MHT获取MHT证明根值P
BC
，并对所述MHT证明根值P
BC
进行签名；
[0025]其中，所述MHT为基于哈希值的多树或二叉树。
[0026]可选的，所述L50还包括：若当前数据拥有者无法检验外包数据的完整性和正确性，则基于区块链网络选择一个新的数据拥有者；
[0027]以及，所述新的数据拥有者基于当前数据拥有者的用户ID和用户公钥pk，对当前数据拥有者外包数据的完整性和正确性进行检验。
[0028]可选的，所述L50包括：云服务提供者通过对数据拥有者的用户ID的加密文件块e
i
进行哈希计算来构建MHT；
[0029]以及，云服务提供者基于所述MHT获取MHT证明根值P
csp
，并对所述MHT证明根值P
csp
进行签名。
[0030]可选的，所述L60包括：若满足P
csp
＝P
BC
，以及双线性映射满足双线性、可计算性和非退化性，则所述数据拥有者存储在云端的数据具有完整性和正确性；否则，所述数据不具有完整性和正确性。
[0031]可选的，所述L10之前，还包括：
[0032]L01、公开审计者通过对随机过程进行初始化，以探索需要执行的动作；公开审计者初始化区块链网络环境，并接收初始观察状态S1；
[0033]其中，通过随机函数产生所述随机过程；
[0034]L02、公开审计者基于预先定义的审计策略，通过执行动作a
t
对噪声进行探索和采样；
[0035]其中，a
t
为共识周期t的动作；
[0036]L03、公开审计者通过执行动作a
t
，设置共识周期t+1的长度和区块的大小；若满足约束条件，公开审计者则将奖励r
t
设置为吞吐量，否则设置奖励r
t
＝0，并观察共识周期t+1的状态S
t+1
；
[0037]其中，基于对状态空间、动作空间、奖励的条件限定，确定所述约束条件；
[0038]L04、公开审计者将经验样本数据(S
t
,a
t
,r
t
,S
t+1
)存储到回放缓存R和区块链中，并对网络目标值进行设置；
[0039]L05、公开审计者基于最小化损失函数对Critic网络进行更新，通过样本梯度下降
法对Actor网络进行更新，并对Critic目标网络和Actor目标网络进行更新；
[0040]其中，所述目标网络为通过设置网络目标值所确定的网络。
[0041]可选的，1)所述状态空间S
t
表示为：S
t
＝[p,n]t
[0042]其中，p为等待追加到区块链的交易数，n为区块链网络中的节点数；
[0043]2)所述动作空间a
t
表示为：a
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种区块链网络中基于深度强化学习的云存储公开审计方法，其特征在于，所述公开审计方法包括：L10、数据拥有者基于ECC算法的双线性映射函数获取用于数字签名的随机秘钥对(spk,ssk)，并基于所述随机秘钥对(spk,ssk)获取用户私钥sk及用户公钥pk；其中，ssk为随机私钥，spk为随机公钥；L20、数据拥有者通过对需要上传到云端的文件F划分以获得文件块m
i
，通过用户私钥对文件块m
i
加密以获得加密文件块e
i
，并对加密文件块e
i
进行哈希操作以获取哈希标签；L30、数据拥有者将加密文件F'上传到云端，将哈希标签广播给区块链网络中的所有网络节点，并将所述哈希标签添加到区块链网络中；其中，所述加密文件F'为所有加密文件块e
i
按顺序排列所构成的文件；L40、公开审计者接收数据拥有者发起的审计请求，将经过签名的MHT证明根值P
BC
发送给数据拥有者；所述公开审计者为基于区块链网络中的全部网络节点，数据拥有者通过随机可验证函数随机选择出的网络节点；L50、云服务提供者接收数据拥有者发起的审计挑战，基于用户ID验证所述数据拥有者的外包数据，并将经过签名后的MHT证明根值P
csp
发送给数据拥有者；L60、数据拥有者通过检验是否同时满足P
BC
＝P
csp
以及双曲线映射，以判断数据拥有者存储在云端的数据的完整性和正确性；所述双曲线映射为映射E：G
×
G
→
G
r
；其中，群G为GapDiffie
‑
Hellman群，群G
r
为质数ρ的乘法循环群。2.根据权利要求1所述的公开审计方法，其特征在于，所述L20之后，L30之前，还包括：数据拥有者基于群G随机选择一个元素u，通过随机私钥ssk对加密文件块e
i
进行签名，获得签名后的加密文件块σ
i
。3.根据权利要求1所述的公开审计方法，其特征在于，所述L30之后，L40之前，还包括：数据拥有者在对其存储在云端的数据进行更新时，对区块链上对应的哈希标签进行动态更新。4.根据权利要求1所述的公开审计方法，其特征在于，所述L40包括：公开审计者基于数据拥有者的用户公钥pk和用户ID，回溯所述数据拥有者在区块链上的哈希标签；以及，公开审计者基于所述哈希标签构建MHT，基于所述MHT获取MHT证明根值P
BC
，并对所述MHT证明根值P
BC
进行签名；其中，所述MHT为基于哈希值的多树或二叉树。5.根据权利要求1所述的公开审计方法，其特征在于，所述L50还包括：若当前数据拥有者无法检验外包数据的完整性和正确性，则基于区块链网络选择一个新的数据拥有者；以及，所述新的数据拥有者基于当前数据拥有者的用户ID和用户公钥pk，对当前数据拥有者外包数据的完整性和正确性进行检验。6.根据权利要求1所述的公开审计方法，其特征在于，所述L50包括：云服务提供者通过对数据拥有者的用户ID的加密文件块e
i
进行哈希计算来构建MHT；以及，云服务提供者基...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄婕，吴徳华，
申请(专利权)人：长沙航空职业技术学院，
类型：发明
国别省市：