تصميم خوارزمية إلغاء بيانات مكررة فعالة للملفات الصوتية في التخزين السحابي

عمار زقزوق; حسن حسن

doi:10.5281/zenodo.19347954

المؤلفون

أ. د. عمار زقزوق الجامعة الوطنية الخاصة
حسن حسن جَامِعَة حِمْص

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.19347954

الكلمات المفتاحية:

إلغاء البيانات المكررة، جدول التجزئة، MD6، الملفات الصوتية، التخزين السحابي

الملخص

تشكل البيانات المكررة تحدياً مهماً في أنظمة تخزين البيانات الضخمة، فهي تستهلك مساحة تخزينية، ما يؤثر على تنظيم البيانات وإدارتها ومعالجتها. فأنظمة التخزين المثالية تستخدم مساحة التخزين بشكل فعال. لحل هذه المشكلة، تستخدم خوارزميات الاختزال لتوليد مفاتيح اختزال للملفات. الملفات المتطابقة لها المفتاح ذاته. لكن قد يتطابق مفتاح الهاش لملفين مختلفين، وهذا ما يسمى بالتصادم. ترتبط مشكلة التصادم بطول المفتاح المختزل. فكلما زاد طول المفتاح المختزل قلت احتمالية حدوث تصادم. عندما يُحمَّل ملف إلى نظام التخزين السحابي، تتم مقارنة مفتاح الاختزال الخاص به مع المفاتيح المخزنة في النظام. لكن مع زيادة البيانات المخزنة في السحابة، يزداد زمن عملية البحث والمطابقة.

في هذه الورقة، نقدم تقنية إلغاء بيانات مكررة على مستوى الملف لإلغاء تخزين البيانات الصوتية المكررة في نظام التخزين السحابي. تهدف التقنية المقترحة إلى تقليل زمن البحث عن قيم الاختزال عن طريق إنشاء جدول اختزال بفهارس متعددة. تُصمم هذه الفهارس بالاعتماد على صيغة ملف الصوت (ملفات غير مضغوطة، ملفات مضغوطة مع فقدان في البيانات، ملفات مضغوطة دون فقدان في البيانات). وبالتالي، يتضمن جدول الاختزال فهارساً متعددة، وكل فهرس من أجل صيغة محددة. لتقليل احتمالية حدوث تصادم، يتم استخدام خوارزمية MD6، والتي تنتج مفتاحاً بطول 512 بتاً

التنزيلات

تنزيل البيانات ليس متاحًا بعد.

المراجع

[1] I. A. T. Hashem, I. Yaqoob, N. B. Anuar, S. Mokhtar, A. Gani, and S. U. Khan, “The rise of ‘big data’ on cloud computing: Review and open research issues,” Information Systems, vol. 47, pp. 98–115, 2015, doi: 10.1016/j.is.2014.07.006.

[2] N. Sharma, A. V. Krishna Prasad, and V. Kakulapati, “Data deduplication techniques for big data storage systems,” Int. J. Innov. Technol. Explor. Eng. (IJITEE), vol. 8, no. 10, pp. 1145–1150, 2019, doi: 10.35940/ijitee.J9129.0881019.

[3] M. Muniswamaiah, T. Agerwala, and C. Tappert, “Big data in cloud computing review and opportunities,” Int. J. Comput. Sci. Inf. Technol. (IJCSIT), vol. 11, no. 4, pp. 43–57, Aug. 2019, doi: 10.5121/ijcsit.2019.11404.

[4] V. Schmitt and J. Jordaan, “Establishing the validity of MD5 and SHA-1 hashing in digital forensic practice in light of recent research demonstrating cryptographic weaknesses in these algorithms,” Int. J. Comput. Appl., vol. 68, no. 23, pp. 40–43, Apr. 2013, doi: 10.5120/11723-7433.

[5] M. Eichlseder, F. Mendel, and M. Schläffer, “Branching heuristics in differential collision search with applications to SHA-512,” in Fast Software Encryption (FSE 2014), 2014, pp. 473–488, doi: 10.1007/978-3-662-46706-0_24.

[6] R. L. Rivest, “The MD6 hash function: A proposal to NIST for SHA-3,” Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA, USA, Tech. Rep., 2008.

[7] “Audio file format,” Wikipedia, accessed Feb. 23, 2026.

[8] N. A. Naveen and V. Ravi, “Client side deduplication scheme for secured data storage in cloud environments,” Int. J. Eng. Res. Technol. (IJERT), vol. 4, no. 5, pp. 1465–1467, 2015.

[9] V. S. R. and D. K. Singh, “Secure deduplication techniques: A study,” Int. J. Comput. Appl., vol. 137, no. 8, pp. 41–43, 2016, doi: 10.5120/ijca2016908874.

[10] P. Prajapati, P. Shah, A. Ganatra, and S. Patel, “Efficient cross user client side data deduplication in Hadoop,” J. Comput., vol. 12, no. 4, pp. 362–370, 2017, doi: 10.17706/JCP.12.4.362-370.

[11] I. Vaidya and R. Nath, “An improved de-duplication technique for small files in Hadoop,” Int. Res. J. Eng. Technol. (IRJET), vol. 4, no. 7, pp. 2040–2045, 2017.

[12] M. R. Hudagi and S. A. Urabinahatti, “Efficient deduplication using Hadoop,” Int. J. Latest Trends Eng. Technol., vol. 10, no. 3, pp. 236–238, 2018.

[13] Q. He, G. Bian, B. Shao, and W. Zhang, “Research on multifeature data routing strategy in deduplication,” Scientific Programming, vol. 2020, Art. no. 8869237, pp. 1–11, 2020, doi: 10.1155/2020/8869237.

[14] N. Sharma and A. V. Krishna Prasad, “File-level deduplication by using text files—Hive integration,” in Proc. Int. Conf. Comput. Commun. Informatics (ICCCI), 2021, pp. 1–6.

[15] G. Sujatha and J. Retna Raj, “Improving the efficiency of deduplication process by dedicated hash table for each digital data type in cloud storage system,” Webology, vol. 18, Special Issue on Artificial Intelligence in Cloud Computing, pp. 288–301, 2021.