一种在去重备份系统中数据完整性校验算法

来源 :计算机应用研究 | 被引量 : 4次 | 上传用户:robotech
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
在数据备份系统中,使用重复数据删除技术在消除重复数据提高系统存储的空间效率时,将必然会有多个逻辑映像共享去重后的数据实例,如果某个数据实例丢失或者数据被更改,将导致所有引用该实例的逻辑映像均发生错误,因此提出了一种在去重备份系统中数据完整性验证算法。如果当前备份的文件在数据服务器端已经存在数据实例,添加引用之前先对被引用的数据实例进行分块循环顺序校验,判断数据实例的完整性。实验结果证明,这种添加验证码的去重合成备份算法不仅不影响备份速度,而且对备份系统中被引用的数据实例的完整性提供了一种验证的算法。
其他文献
安全性和活性是两大基本的系统属性,对于指导系统的设计与验证具有重要意义。通过对它们原始定义的形式化梳理,发现其缺乏对状态序列的具体约束。针对这一问题,使用对系统动作刻画更完善的行为时序逻辑进行了重定义,加入了初始状态和转移条件的约束。以此为基础,对互斥这一并发系统的典型属性进行了形式化的分析,由此说明如何判断一个属性是否满足安全性或活性的定义。该技术为实现系统性质的自动推理与验证提供了形式化基础。
尽管经典分类方法支持向量机SVM在各领域广泛应用,但其在分类决策时仅关注类间间隔而忽视类内分布,因而分类能力有限。鉴于此,Zafeiriou等人提出最小类方差支持向量机MCVSVM,该方法建立在支持向量机和线性判别分析的基础上,在进行分类决策时同时考虑各类的边界信息和分布特征,因而较之SVM具有更优的泛化能力。但上述两种方法均忽略了样本的局部特征。基于上述分析,在流形判别分析的基础上提出基于最小流