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龙图腾网获悉南方电网大数据服务有限公司申请的专利云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113919001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111043848.9，技术领域涉及：G06F21/64；该发明授权云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法是由张志亮;赵永国;杨荣霞;梁永文设计研发完成，并于2021-09-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法，是针对现有同类方法的数据在删除后通过云端恢复效果较差，特别较难精确对数据的异常进行修复的技术问题。该方法在数据可恢复证明机制的引导下，并基于哈希函数的数据质量校验算法，将数据分解为n个相互冗余的子函数，子函数作为数据块，数据块分别交给n个云端；其要点是所述数据需要更新时，采用以数据块为颗粒度，数据分块计算和增量更新的方法来应对解决频繁更新数据时存在数据分块证据过多的问题，然后采用马尔科夫哈希树对同一组数据块的哈希码进行合并；最后，基于“挑战”‑“应答”协议模式采用哈希码一致性的验证方式周期性实现数据完整性验证，修复数据块。

本发明授权云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法在权利要求书中公布了：1.一种云环境下基于高效哈希算法的数据质量校验方法，该方法在数据可恢复证明机制的引导下，并基于哈希函数的数据质量校验算法，将数据分解为n个相互冗余的子函数，子函数作为数据块，使得任意取k个数据块都能安全恢复数据；并将n个数据块分别交给n个云端；其特征在于所述数据需要更新时，采用以数据块为颗粒度，数据分块计算和增量更新的方法来应对解决频繁更新数据时存在数据分块证据过多的问题，然后采用马尔科夫哈希树对同一组数据块的哈希码进行合并；最后，基于“挑战”-“应答”协议模式采用哈希码一致性的验证方式周期性实现数据完整性验证，修复数据块； 该方法的具体步骤如下：步骤一，建立阶段，对数据进行分块处理，采用哈希函数对每一个数据块进行赋值，马尔科夫哈希树对同一组数据块的哈希码进行合并；步骤二，挑战阶段，用户周期性运行挑战生成算法并生成挑战信息，并发给云端服务器开始数据完整性验证；步骤三，保存阶段，云端服务器收到挑战信息后进行相应的计算操作，然后返回计算的数值给用户，用户根据返回的信息运行验证算法，判断数据是否完整保存在云端服务器中； 所述步骤一中建立阶段的步骤具体如下：1、对数据进行固定分块处理，该算法将数据分解为n个相互冗余的数据块，使得任意取k个数据块都能安全恢复数据；得到n块数据，采用哈希函数对每一个数据块生成校验值；2、传输，将数据块编号和每个数据块的哈希值同步到云端，并将n个数据块分别交给n个云端；3、本地同步云端拿到的数据块编号和哈希码，结合数据编码，采用马尔科夫哈希树对同一组数据块的哈希值进行合并；4、一旦数据发生更新，用户仅需要上传数据更新的数据块；如果用户删除某一个的数据块，用户仅仅需要将删除数据块的证据发送到云端，云端保存对这些块删除的证据，并执行删除处理；假设原数据为F，F’为更新后的数据，ΔF为更新后的数据与原数据相比的差异数据块；5、用户发送差异数据块ΔF前会对云端发送所有的数据块哈希值信息，云端收到之后会采用过滤器对云端自身的数据块哈希值进行对比分析，以此判断是否存在差异，并把差异信息记录下来；6、发送信息给用户请求用户发送差异数据块ΔF，用户每次更新的时候只需要上传ΔF，将ΔF存储到第n+1个云端上，也就是有别于之前的文件存储位置，用户使用各自的F和ΔF进行验证，如果验证通过采用F和ΔF来计算出F’；7、差异数据块信息和原来数据块信息进行重组，完成增量同步； 所述步骤一中建立阶段的数据块通过哈希码进行合并时，由于这里的同一组通常由k个数据块组成，如果任意取k个数据就能安全恢复数据，k个数据块就算是同一组，本地记录每一组数据块的哈希值； 所述步骤二中，由于将数据分解为n个相互冗余的数据块，使得任意取k个数据块都能安全恢复数据，因此随机采用任意k个数据块计算挑战值c，然后将挑战值c通过检测命令发送到云端服务器，开始数据完整性验证； 所述步骤三中保存阶段的具体步骤如下：1、云端服务器收到请求后，采用马尔科夫哈希树对n个数据块中进行随意k个数据块哈希值的组合，并生成多组数据块的哈希值，假设得到m组哈希值r；2、并将m个r值返回到客户端，客户端根据m个r值进行数值查找，以此来验证数据的完整性；如果查找到c=r，认为数据是完整的，否则，数据不完整。

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