在信息技术领域，云计算技术的广泛应用带来了新的挑战，尤其是关于数据在不可信的云服务器上的完整性和安全性问题。随着存储需求的激增和云存储技术的飞速发展，数据外包给云服务提供商已成为一种流行的选择。然而，这同时也带来了新的安全挑战，特别是在不可信的云服务器上数据的完整性问题。为了解决这一问题，研究者们提出了多种方法，其中以纠删码为基础的交叉编码恢复方法（Cross-encoding Recovery, Cer）和基于计数布隆过滤器（Counting Bloom Filter, CBF）的数据结构动态存储表（Dynamic Storage Table, DST）在减少网络带宽成本、提供动态数据操作支持以及实现数据完整性验证方面展现出高效性。
对于云计算环境下数据完整性验证和恢复的必要性不言而喻。传统的解决方案多专注于静态数据的完整性验证，如PDP（Probabilistic Proof of Data Possession）和PoR（Proof of Retrievability）。这些方法在数据验证时通常需要消耗大量网络带宽资源。为了提高效率，研究人员提出了基于纠删码（Erasure Coding）技术的Cer方法，它通过减少必要的网络带宽成本来实现高效的数据完整性验证和恢复。纠删码是一种在丢失部分数据信息情况下仍能重构数据的技术，广泛应用于数据备份和分布式存储系统中。
接着，动态存储表（DST）的提出，是为了支持云存储应用中动态数据操作，解决了以往数据结构在面对动态操作时的局限性。DST为云数据存储应用提供了更为灵活和高效的数据结构支持，使得数据在云上的存储和操作更为高效。
此外，计数布隆过滤器（CBF）被引入到解决方案中，因其能够以实际和高效的方式验证数据的完整性，成为解决上述问题的关键技术之一。计数布隆过滤器是布隆过滤器的一个变种，相比于传统布隆过滤器，它增加了计数的功能，使得能够支持多次插入操作而不影响其准确率，从而可以在数据完整性验证中发挥更大的作用。
文章中提到的研究，还涉及了安全系统的实现和性能分析。通过实际部署和测试，所提出方案不仅证实了其在数据完整性验证和恢复方面的高效性，还验证了其安全性和可行性。研究结果表明，这种方法在技术上是可行的，并且在实际应用中能够提供高效且可证明的安全保障。
为了确保数据的完整性，传统的PDP方法和PDR方法在动态数据操作场景中的表现并不理想，因为它们通常假设数据是静态的，而这与云存储服务的实际情况不符。相比之下，研究者提出的基于Cer和DST的方法在设计上更加适应动态数据场景，可以为动态数据提供更安全、更经济的数据完整性验证和恢复机制。
在面对云存储中数据完整性验证和恢复的问题时，传统方法在处理动态数据时存在局限性。研究者们提出的基于纠删码技术的交叉编码恢复方法以及支持动态操作的动态存储表，结合高效的计数布隆过滤器，提供了一个更加完善和高效的解决方案。这种方案不仅大幅度减少了网络带宽的成本，还提高了数据恢复的效率和安全性，为云存储应用中的数据完整性问题提供了一个可行的解决途径。随着云计算和相关技术的不断发展，未来会有更多的研究和实践在这一领域展开，以适应不断变化的云存储环境和技术挑战。
