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Edge Data Auditing Method Supporting Multi-Keyword Validation
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AI
DOI：10.1109/TMC.2025.3599724.png)
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摘要
En 中文
由5G和边缘计算驱动的时延敏感型应用（如基于VR/AR的沉浸式游戏）对超低时延提出了需求。虽然将数据副本部署在边缘服务器上可缓解时延问题，但高度分布式且动态变化的边缘环境使这些副本容易遭受损坏。此外，与云基础设施相比，边缘服务器资源受限，导致传统数据完整性审计方案效率低下或难以实施。关键在于，现有解决方案缺乏针对特定数据片段（如包含敏感用户信息的文件）执行定向完整性检查的能力，从而留下未检测到的关键漏洞。为克服这些局限性，本文提出EDI-K，一种具有多关键词认证的新型批量审计方案。EDI-K的主要贡献包括：（1）实现对包含特定关键词的数据进行高效、定向的完整性验证；（2）在审计过程中保证关键词隐私；（3）引入一种新型数据结构，便于对审计数据进行高效的动态操作（更新、插入、删除）。安全性分析证实了EDI-K的鲁棒性，而全面的性能评估表明其相较于现有方法具有显著效率优势，使其特别适用于资源匮乏的边缘计算场景。
Keyword:
Edge data integrity
multi-keyword auditing
batch auditing
dynamic updating
期刊
IF:
9.2
论文数:
5.6K
被引数:
1.8W
机构
引用论文
A Survey on Mobile Edge Computing Infrastructure: Design, Resource Management, and Optimization Approaches移动边缘计算基础设施调查: 设计、资源管理和优化方法.png)
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