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云计算通过在云端存储大量数据促进了商业发展，其无缝数据访问和硬件兼容性无限制的特性使其在企业中备受青睐。然而，数据在传输过程中面临中间人攻击、已知纯文本、选择密文、相关密钥和污染攻击等安全威胁。因此，将数据上传至单一云平台可能导致机密数据的泄露或损坏。现有文献中提出了多种加密技术，如SA-EDS、数据管理可信赖框架（RFDA）、加密和切分技术（EST），以确保数据存储在多云环境中安全。然而，这些方法仍然易受到多种攻击。本文针对多云环境中的数据安全问题，提出了一种名为PSDS的高效安全存储方法。PSDS将数据分为两类：普通数据和敏感数据。其中，敏感数据又被进一步划分为两部分，分别进行加密后分布至多云平台；普通数据则以加密形式上传至单一云平台。在解密阶段，敏感数据从多个云平台进行融合。通过对PSDS方法的测试表明，其能够有效抵御相关密钥攻击、污染攻击、选择密文攻击和已知纯文本攻击。此外，与STTN和RFD加密方法相比，PSDS的计算时间更短，性能更优。
为边缘计算提供了一种数据框架，使得开发者能够实现高效的数据传输，既在设备之间，也在用户之间。在本文中，我们提出了一种分布式K-V存储平台及其明确的数据分发管理方法。该平台通过在边缘服务器上建立统一命名空间来组织分布式K-V存储。在边缘计算环境中，快速访问记录的数据是至关重要的，因此记录的分配策略和边缘服务器的缓存配置至关重要。本文提出的分布式对象能够根据用户定义的规则动态调整主服务器，并为缓存对象进行分配。规则以陈述的方式定义，决定缓存对象的存放位置取决于目标记录的状态及其相关记录的状态。为了进一步提升用户体验，我们还集成了WebSocket推送通知系统，能够立即通知指定表上的事件。本文通过在移动设备之间的信息服务应用进行性能评估，验证了该系统的有效性。
在大规模分布式系统中，数据复制服务对于提升用户数据的可靠性和可用性起着关键作用。传统的复制服务主要关注维持所需的可用性和可靠性所需的副本数量，而非如何将副本放置在最合适的存储节点上。这种做法导致了数据访问时的通信开销显著增加，进而降低了用户应用的执行性能。本文提出了一种新型副本置位算法，旨在在大规模存储平台中优化数据副本的存放位置，以最小化数据存取和管理时的通信开销。该算法将副本置位问题抽象为经典的多背包问题，并引入了两个启发式度量来得到问题的次优解决方案。通过大量实验验证了该算法的有效性。实验结果表明，在多个性能度量标准下，本算法均优于现有的方法。此外，本算法在数据密集型应用（如网状和云状计算）中显著提升了执行效率。
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