Los rpidos avances en el Internet de las Cosas (IoT) y las tecnologas de computacin en nube han promovido significativamente la recopilacin y el intercambio de diversos datos. Para reducir los costes de comunicacin y la sobrecarga de almacenamiento, es necesario explotar los mecanismos de deduplicacin de datos. Sin embargo, las tecnologas de deduplicacin de datos existentes siguen presentando inconvenientes de seguridad y eficiencia. En este artculo, proponemos dos esquemas seguros de deduplicacin de datos basados en la huella dactilar de Rabin sobre datos de deteccin inalmbrica en computacin en nube. El primer esquema se basa en etiquetas deterministas y el otro adopta etiquetas aleatorias. Los esquemas propuestos realizan la deduplicacin de datos antes de que los datos se externalicen al servidor de almacenamiento en la nube, por lo que se reducen tanto el coste de comunicacin como el de computacin. En concreto, la deduplicacin a nivel de bloque de tamao variable se basa en la tcnica de Rabin fingerprinting, que genera bloques de datos en funcin de su contenido. Antes de externalizar los datos a la nube, los usuarios cifran los datos basndose en tecnologas de cifrado convergentes, que protegen los datos frente al acceso de usuarios no autorizados. Nuestro anlisis de seguridad muestra que los esquemas propuestos son seguros frente a ataques de diccionario de fuerza bruta offline. Adems, la etiqueta aleatoria hace que el segundo esquema sea ms fiable. Los amplios resultados experimentales indican que los esquemas de deduplicacin de datos propuestos son eficientes en trminos de tasa de deduplicacin, tiempo de funcionamiento del sistema y tiempo de generacin de etiquetas.
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