Page 397 - 《软件学报》2025年第7期

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时间随属性数量线性增加, 本文方案在密钥生成阶段的计算开销更低, 但数据访问阶段的计算开销高于文献 [21].
在图 3(b)、(c)、(e) 中, 我们分别统计了本文方案与文献 [21] 在服务器验证、完整性验证以及所有权转移/共享阶
段运行时间随数据块数量从 10 变化到 80 的情况, 此时我们约定系统中属性的数量为 10. 在完整性验证阶段, 由
于本文方案在服务器验证和完整性验证阶段均采用了批量验证的方法, 因此时间开销基本一致. 虽然文献 [21] 在
云服务器验证阶段的计算开销更占优势, 但在所有权转移/共享阶段, 本文方案仅需更新用户的密钥即可, 无需对
存储的密文进行任何修改, 因此运行时间为常数. 由表 2 可知, 文献 [21] 在所有权转移阶段的时间开销与密文中
属性数量有关, 虽然实验中约定密文中属性数量为常数 10, 但文献 [21] 的时间开销依然比本文方案更高.

400 本文的KeyGen 本文的CS_Verify
文献[21]的KeyGen 250 文献[21]的CS_Verify
350 200
300
Time (ms) 250 Time (ms) 150
200
100
150
100
50
50
10 20 30 40 50 60 70 80 10 20 30 40 50 60 70 80
Number of attributes Number of blocks
(a) Key generation time (b) Cloud server verification time
120
250 本文的TA_Verify 本文的Access
文献[21]的TA_Verify 文献[21]的Access
100
200
Time (ms) 150 Time (ms) 80
60
100
40
50
20
10 20 30 40 50 60 70 80 10 20 30 40 50 60 70 80
Number of blocks Number of attributes
(c) TA verification time (d) Data accessing time
45
40
35
Time (ms) 30
25
20
15
本文的Share
10 文献[21]的Share
5
10 20 30 40 50 60 70 80
Value of blocks
(e) Data sharing time
图 3 本文方案与文献 [21] 方案的时间开销对比

6 总 结

为了缓解数据审计过程中的计算开销大的问题, 提高云存储审计方案的实用性, 本文提出了一种支持高效数
据所有权共享的动态云存储审计方案. 在该方案中, 我们采用批量验证的方式将大量的双线性配对计算替换为计