一种三维立体模型式的云存储多节点数据恢复方法

摘要

本发明属于云存储和信息安全领域，主要是一种三维立体模型式的云存储多节点数据恢复方法。本发明包括：云存储系统的文件划分模块在有限域内对原始文件进行线性划分；网络编码策略模块接收由文件划分模块传送来的数据块集；编码块存储模块接收由网络编码策略模块传送过来的编码后的数据块集。当编码后的数据块存储到三维立体模型的相应节点；失效节点修复模块接收到节点检测模块D1发送过来的失效节点信息。本发明不仅能够对云存储系统的单节点失效进行恢复，还能够对多节点失效进行恢复。该方法通过对存储节点进行定期检测，保证系统的可靠性，在检测出失效节点后，通过对失效节点进行恢复，提高系统的完整性和安全性。

主权项

一种三维立体模型式的云存储多节点数据恢复方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)云存储系统的文件划分模块在有限域内对原始文件进行线性划分，划分出n块大小相同的数据块，且n＝2^k，k≥3，由数据块组成一个数据块集M’，即M’＝{m₁’,m₂’,...m_n’}，数据块集M’传到网络编码策略模块；(2)网络编码策略模块接收由文件划分模块传送来的数据块集M’，并对M’中每一块数据块单独进行网络编码，形成编码后的数据块集M,即M＝{m₁,m₂,...m_n}，网络编码策略模块将编码后的数据块集M传送到编码块存储模块；(3)编码块存储模块接收由网络编码策略模块传送过来的编码后的数据块集M，并把编码后的n块数据块存储到t个原始数据节点上，0<t<n,且t＝2^q,q≥2，其中每个节点都存储2^h个数据块，构成一个基准向量，组成一个包含个基准向量的基准向量集SV‑set，由基准向量经过运算得到非基准向量NSV_ij，NSV_ij＝αSV_i⊕βSV_j，且j≠i；⊕为任意加、减运算，满足交换律；α，β为任意系数，采用一种三维立体模型式的云存储多节点数据恢复方法的三维立体分布构造方法构建一个三维立体模型；(4)当编码后的数据块存储到三维立体模型的相应节点，包括存储基准向量的基准节点和存储非基准向量的非基准节点之后，节点检测模块D1定期的检测各个节点上是否有数据受到破坏，节点是否失效；若没有节点失效，返回一个安全的信号，若有节点失效，则对失效节点修复模块发送失效节点信息；(5)失效节点修复模块接收到节点检测模块D1发送过来的失效节点信息，通过三维立体模型式的云存储多节点数据恢复方法的三维立体数据恢复方法对失效节点进行修复；失效节点恢复后，进入到步骤(6)；(6)当节点恢复部分把失效的节点恢复后，节点检测模块D2针对恢复的内容进行检测，判断恢复数据是否正确，若正确，则结束该时段内的运作；若不正确，则提出警告，重新修复。