Name: Recuperación eficiente de datos con protección de la integridad de los datos
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Author: Nilax Patel;Parth Shah;Priteshkumar Prajapati
ISBN: 9786202225168

portada Recuperación eficiente de datos con protección de la integridad de los datos

Recuperación eficiente de datos con protección de la integridad de los datos

Formato

Libro Físico

Editorial

Ediciones Nuestro Conocimiento

Autor

Nilax Patel;Parth Shah;Priteshkumar Prajapati

Año

2025

Idioma

Español

N° páginas

Encuadernación

Tapa Blanda

Dimensiones

22x15 cm

ISBN13

9786202225168

Recuperación eficiente de datos con protección de la integridad de los datos

Nilax Patel;Parth Shah;Priteshkumar Prajapati (Autor) · Ediciones Nuestro Conocimiento · Tapa Blanda

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Reseña del libro "Recuperación eficiente de datos con protección de la integridad de los datos"

Para proteger los datos externalizados en el almacenamiento en la nube contra daños, es fundamental habilitar la protección de la integridad, la tolerancia a fallos y la recuperación eficiente para el almacenamiento en la nube. FMSR-DIP es un prototipo de prueba de concepto destinado a proporcionar protección de la integridad de los datos sobre el almacenamiento en la nube actual. FMSR-DIP amplía el código FMSR con una capacidad de verificación de datos que permite muestrear los datos almacenados para su verificación de manera flexible, sin aumentar los requisitos de tráfico de descarga durante las descargas o reparaciones de archivos. Por lo tanto, proporciona una capacidad eficiente de verificación de la integridad de los datos al código FMSR para ofrecer una solución de protección de datos más completa, sin eliminar las ventajas de utilizar el código FMSR. Diseñamos e implementamos un esquema práctico de protección de la integridad de los datos (DIP) para un código regenerativo específico, al tiempo que preservamos las propiedades intrínsecas de tolerancia a fallos y ahorro de tráfico de reparación. Este esquema DIP está diseñado bajo un modelo adversario bizantino y permite al cliente verificar de forma viable la integridad de subconjuntos aleatorios de datos externalizados frente a corrupciones generales o maliciosas.