【摘 要】
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随着互联网的迅猛发展,数据量出现大幅度的增长,用户需要消耗大量的人力物力来管理和存储数据,云存储技术应运而生。用户之间持有相同的数据,云端就不得不存储海量的重复数据,造成数据冗余和云端存储资源的浪费,同时也使得数据传输效率大大降低。重复数据删除技术的出现,在节省存储资源和带宽的同时,也造成了去重效率低下和数据泄露等问题:（1）在重复数据删除的过程中会产生大量的计算机调度冲突问题,如何在保护用户数据
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随着互联网的迅猛发展,数据量出现大幅度的增长,用户需要消耗大量的人力物力来管理和存储数据,云存储技术应运而生。用户之间持有相同的数据,云端就不得不存储海量的重复数据,造成数据冗余和云端存储资源的浪费,同时也使得数据传输效率大大降低。重复数据删除技术的出现,在节省存储资源和带宽的同时,也造成了去重效率低下和数据泄露等问题:（1）在重复数据删除的过程中会产生大量的计算机调度冲突问题,如何在保护用户数据隐私的同时解决调度冲突,提高去重操作的效率。在目前已有的重复数据删除方案在去重效率方面均没有考虑到这一现实问题,使得去重效率有待提高。（2）当前已有的方案中,未考虑到普通的去重方法是否会造成特殊群体用户内部数据的泄露。为解决上述问题,本文提出了以下两种方案:提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）的去重操作调度方案,解决了去重过程中产生的调度冲突问题,在保护用户数据隐私的同时提高了重复数据删除操作的效率。首次探索了如何通过解决计算机调度冲突问题来提高去重的效率,设计一种基于LSTM即长短期记忆网络的预测器,可根据云服务器的历史操作来预测未来一段时间内服务器的调度情况,生成调度预测结果,并根据预测结果给出可执行的操作序列建议,对服务器进程进行合理调度并执行去重操作。提出了一种基于密度聚类的集团用户数据去重方案,解决了集团用户即属性相似度相近的用户在上传数据的过程中对流行度阈值造成影响的问题,避免了云服务器在进行集团数据去重时造成的数据泄露。该方案同时具备数据恢复功能,即当用户发生数据丢失时协助其进行数据恢复。利用数值化的用户属性进行集团用户及个人用户分类,借助分类结果进行后续新上传用户的所属集团判别,并结合流行度阈值进行动态计数更新,确保新上传用户不会改变当前流行度阈值,保证数据安全。
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