Proof of Storage for Video Deduplication in the Cloud
Notice bibliographique
Résumé
With the advent of cloud computing and its technologies, including data deduplication, more freedom are offered to the users in terms of cloud storage, processing power and efficiency, and data accessibility. The digital data has attained unexceptional growth due to the common use of internet and digital devices giving rise to Big Data problem world wise. These huge volumes of data need some practical platforms for the storage, processing and availability and cloud technology offers all the potentials to fulfil these requirements. Data deduplication is referred to as a strategy offered to cloud storage providers (CSPs) to eliminate the duplicate data and keep only a single unique copy of it for storage space saving purpose to condense Big Data issues. But these benefits also come with data security and privacy issues associated with the cloud technology since the data owner looses the physical control of its data once uploaded in the cloud storage and the CSP gains a complete ownership of the data. In this paper, assuming that the CSP is semi-honest (i.e. Honest but curious and cannot be completely trusted), a proof of retrievability (POR) and a proof of ownership (POW) are proposed for video deduplication in cloud storage environments. The POW protocol is meant to be used by the CSP to authenticate the true owner of the data video before releasing it whereas the POR protocol is meant to allow the user to check that his/her data video stored in the cloud is secured against any malicious user or the semi-honest CSP. These schemes are proposed as complement to our earlier proposed scheme for securing the video deduplication in the cloud storage through the H.264 compression algorithm. Some experimental results are provided, showing the effectiveness of our proposed POR and POW protocols.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».