边缘数据完整性验证综述：基础与未来趋势

边缘计算（EC）的最新进展将基于云的数据缓存服务推向边缘，然而此类新兴边缘存储带来众多棘手且独特的安全问题。其中之一是边缘数据完整性验证（EDIV）问题，其协调多个参与者（如数据拥有者与边缘节点）检查缓存在边缘的数据是否真实。迄今已提出多种方案解决EDIV问题，但缺乏系统性综述。为此，我们首次提供一份全面综述，旨在向读者展示当前研究现状、开放问题及潜在有价值的见解，以进一步探索这一未被充分研究的领域。具体地，我们首先阐述EDIV问题的重要性、云与边缘缓存数据完整性验证的差异，以及三种典型系统模型与相应检查流程。为全面评估已有研究努力，我们综合出有效验证方法应满足的通用准则框架。在此基础上，构建示意性发展时间线以顺序揭示EDIV研究进展，随后详细回顾现有EDIV方案。最后，我们强调引人关注的研究挑战与未来工作可能方向，并讨论机器学习与上下文感知安全等 forthcoming 技术如何增强EC安全性。根据我们的发现，一些主要观察为：为EDIV方案配备多种功能并多样化研究场景呈明显趋势；在两类参与者（即数据拥有者与边缘节点）内完成EDIV正获得研究者日益浓厚的兴趣；尽管大多数现有方法依赖密码学，新兴技术正被探索用于处理EDIV问题。