*本文系教育部人文社会科学重点研究基地重大项目“我国服务业信息化推进与保障机制研究”（批准号No.15JJD870001）和武汉大学70后学术团队项目“网络用户信息行为”的研究成果之一。

邓胜利　刘　瑾

（武汉大学信息资源研究中心）

【摘　要】本文从文献数量分布、研究主题词分布、理论与模型应用、个人云存储服务的使用、企业云存储产品的应用、云存储服务安全与实现技术、研究结论等方面，采用定量和定性相结合的方法，对国内外数据库中云存储行为研究的文献进行梳理和分析。研究发现：个人云存储服务的研究较少，但将成为未来一个重要的研究主题，应加强对个人层面的云存储服务的研究；单一的问卷调查和访谈调查的方法样本选取不得当将影响最终的研究结论，应寻求调查方法的多样性和严谨性；需要构建符合云存储技术特征的实证模型；云存储服务供应商应选择特定群体加强对云存储服务的宣传，在云存储服务带来方便的同时，必须加强对云存储服务安全隐患的重视。本文通过对国内外云存储服务行为研究现状的分析，借鉴国外研究的成功经验，为我国该领域的研究提供研究思路和理论基础。

【关键词】云存储　服务　研究进展

Research Progress of Cloud Storage Service at Home and Abroad

Shengli Deng　Jin Liu

(Center for Studies of Information Resources，Wuhan University)

【Abstract】From the number of literature distribution，research topic word distribution，theory and the application of model，personal cloud storage service use，enterprise cloud storage application，security of cloud storage service and implementation technology，the research conclusion，using qualitative and quantitative methods，on domestic and international database of cloud storage behavior of literature review and analysis.It is found that the research on personal cloud storage service is not，but it is important to strengthen the research on cloud storage service.The single questionnaire survey and interview survey methods should be chosen to meet the needs of cloud storage technology，and it is necessary to strengthen the security of cloud storage service.Through the analysis of the status quo of the domestic and foreign cloud storage service behavior research，draw on the successful experience of foreign research，the research ideas and theoretical basis for the field of our country.

【Keywords】cloud storage　service　research progress

1　引　言

随着大数据时代的到来，以及移动终端和无线网络的普及，由于其需求量大、使用方便、海量存储、跨平台数据同步和实时共享的特点，云存储服务已经引起了学术界等多个领域的广泛关注。作为云计算技术最普遍的应用，云存储服务是指用户在数据中心而不是本地设备上存储的数据资源，用户可以使用各种智能终端（笔记本电脑、智能手机、平板电脑等），随时随地通过网络来访问和使用这些资源。近年来，云存储服务被广泛应用于社会生活的各个方面，如企业信息化、电子政务、数字图书馆、档案管理、教学资源整合等，成为全球信息通信技术行业的一个中心问题。据移动互联网第三方数据挖掘和整合营销机构iiMedia Research（艾媒咨询）发布的《2014年中国个人云存储行业及用户行为研究报告》 数据显示，2014年中国个人云存储用户规模预计将达到3.8亿人，在各大公司的宣传推广下，随着用户习惯的养成，预计2015年中国个人云存储用户规模将达到4.5亿[1]。我国的个人云存储服务的宏观环境近年来也得到了极大的改善，政策上，政府对云计算的支持与推动正逐步从战略层面走向落实，2013年5月，国家发改委发布了《关于加强和完善国家电子政务工程建设管理的意见》，特别指出要推进包括云计算在内的新技术在电子政务项目建设中的应用；经济上，居民收入的不断增加使得个人云存储付费用户的规模逐渐扩大，随着付费人群的增加，市场规模也逐渐扩大；社会环境上，2014年中国智能手机用户规模达5.56亿，智能手机的快速普及也是推动个人云存储应用快速发展的重要因素之一；技术上，我国对云计算的基础设备和核心技术逐渐成熟使得用户需求得到了满足，增加了云存储服务的用户数量。

在云计算和信息技术的发展下，信息存储在不同设备、不同平台上已经被人们普遍接受，如何对不同平台上的个人信息进行有效管理成为了人们关心的新问题，同时个人云存储带来的安全性问题使得用户对云存储服务存在一些顾虑。从云存储服务提供者的角度，云存储服务市场竞争激烈，用户规模逐渐扩大但是用户分布十分不均匀，除了用户的个人偏好外，这一现象与云存储产品本身的性质和存在的问题有着很大的关系。本研究对如何正确理解个人用户的云存储服务行为，帮助云存储服务供应商有针对性地设计、营销，改进现有产品和服务的不足，增强用户信心，提高市场占有率，进而促进云存储服务的发展和使用有着重要意义。从云存储服务使用者的角度，当用户选择尝试或使用某项新的信息技术时，对产品的选择可能是随机的，也可能是对产品进行了解和使用后才作出选择，本研究将为用户对云存储服务的选择提供借鉴。目前已经有学者利用各种理论模型对云存储服务进行了大量的理论和实证研究，本文拟对外文数据库中云存储服务研究现状结合中文数据库中的相关文献进行分析，探讨国内外云存储服务的研究现状，以期对我国的相关研究提供参考意见。

2　相关概念与文献获取

云存储是近年来在应用领域的一个重大变革，它在网络上对用户数据进行维护、管理和备份，为用户提供了全新的业务服务模式。文章首先对云存储相关的概念云计算和云存储服务进行说明，然后对国内外云存储服务的总体研究概况进行统计分析，从全局上把握云存储服务的研究情况，最后选取部分研究文献作为样本展开全文的讨论。

2.1　相关概念

2.1.1　云计算

近几年来，“云计算”在我国社会各领域一直是一个热门词汇，而且随着信息系统网络的不断发展和大数据概念的兴起，云计算也逐渐走入到人们日常生活、工作中，“云”用来比喻需要通过超级计算能力处理的资源，云计算被称为信息技术的第三次革命，正在改变着人们利用信息的方式和习惯。云计算为信息技术带来新的变革，“云计算”的概念早在1983年就有了雏形，2006年，Google 首席执行官Eric Schmidt 在搜索引擎大会上首次提出“云计算”的概念[2]。从企业层面，最早提出“云计算”概念的是Dell公司，而Amazon 创作于2006年的EC2产品是现今公认的最早的云计算产品[3]。紧接着，在2007年Google 和IBM 就率先开始了对云计算的研究，他们为多所世界上优秀大学的学生提供资金、设备、技术等的支持来开展对云计算的研究。从Google Trends 搜索趋势看，“云计算”的概念从2007年下半年开始受到关注，国内对“云计算”的关注是从2008年第一季度开始的。2013年开始，随着智慧城市建设的逐渐展开，中国云存储市场规模继续增大。“十二五”期间，中央政府成立专项资金支持云计算产业的发展，而北京、上海、深圳等地都制定了2015年云计算的发展目标，国内著名的互联网企业如百度、阿里巴巴、网易也相继在近几年推出了自己的云计算产品和云计算发展计划。

云计算有很多定义，目前学术研究中引用较多的是美国国家标准与技术研究院（ The US National Institute of Standards and Technology，NIST）的定义：云计算是一种按使用量付费的模式，这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互[4]。

2.1.2　云存储服务

在各种云服务中，云存储是一种与网络用户的需要最为密切相关的服务，因为它涉及用户的所有重要数据和备份文件的存储。云存储是在云计算概念的基础上延伸和发展出来的一个新的概念，云存储是指通过集群应用、网络技术或分布式文件系统等功能，将网络中大量各种不同类型的存储设备通过应用软件集合起来协同工作，共同对外提供数据存储和业务访问功能的服务系统[5]。简单来说，云存储就是将信息资源放到云端让用户进行存取的一种新兴方案，使用者可以在任何时间、任何地方，通过任何可连网的装置连接到云上，方便地存取数据。云存储服务是指云存储供应商提供的存储和存储相关的服务，云存储供应商包括托管服务提供商、电信运营商及云存储技术厂商，其提供的云存储服务可分为网盘、空间租赁服务、远程备份与容灾三大类。

泛在知识环境下，传统的文件存储服务已经无法满足用户对高效快捷管理信息方式的需求，用户的信息行为和管理信息的方式发生了变化，把从各种途径（笔记本电脑、平板电脑、手机等）获取的信息和资源通过网络存储在云端，可以随时随地的使用所存储的信息。目前，国内主流的个人云存储产品包括腾讯微云、百度云盘、联想云盘、华为云盘、阿里云、360云盘等。国外主流的个人云存　储　产　品　有Dropbox、Google drive、Box、iCloud、OneDrive、Amazon Cloud Drive 等。个人云存储市场的发展壮大，不仅归因于云计算技术的成熟、移动终端的普及，还有用户需求的原因。

2.2　国内外文献获取与分析

随着各国云计算技术的迅速发展，为了促进更多的互联网用户使用云存储服务进行信息存储，实现云计算发展的根本目标，世界各国已开始对云存储服务进行各种研究，特别是发达国家对云存储的研究非常热门，目前世界上云存储研究比较靠前的国家是美国、德国、韩国。中国国内云存储服务的起步虽然晚，但是研究进展迅速且取得了一定的成果。文章将分别对国内外云存储服务的研究文献进行统计分析，对比国内外云存储服务的发展现状。

2.2.1　国外研究现状

本文在武汉大学学术资源发现系统中使用cloud storage service为题名进行检索，在高级检索类型中限定为外文，年份不限，资源类型选择学术期刊，以此来获得外文数据库中关于云存储服务的相关文献研究情况，最终得到187条文献记录。

相关文献的时间分布如图1所示，结果显示2010年到2015年云存储相关的文献数量逐年增长（2015年由于尚无法统计，获得的数据不完整，因此不纳入考虑范围），说明众多专家学者对云存储研究的热度持续上升。

图2为国外相关文献主题词分布，从相关研究文献的内容上看，云存储服务相关研究领域的热门关键词主要是云存储、云计算、数据加密、信息检索、信息存储、安全性、数据安全、云、数据完整性、存储等，研究内容主要集中在云存储的安全与技术方面。在学术界，云存储越来越受到人们的重视，成为当今计算机科学领域最重要的研究课题之一。然而，目前大多数研究侧重于理论研究或技术开发，而很少直接涉及用户对云存储的使用状况说明。此外，近年来的相关研究主要是针对业务层面的云计算技术的优势、劣势和效益分析，而很少有涉及针对个人用户使用云存储服务的意图的相关的文献研究，个人云存储相关的文献研究数量还不多。

图1　国外相关文献研究时间分布

图1　国外相关文献研究时间分布

图1　国外相关文献研究时间分布

图2　国外相关文献主题词分布

2.2.2　国内研究现状

云存储作为云计算的典型应用，是云计算技术的延伸和发展，本文于2015年12月1日以“云存储服务”为主题词在中国学术期刊网络出版总库（中国知网CNKI）进行检索，检索截止日期为2015年11月30日，发表年度不限，共得到132条检索结果。

每年的文献数目变化情况见图3所示。由图中的变化情况可以看到，国内的云存储服务开始于2008年，而且文献数目呈现逐年上升的趋势（2015年由于尚无法统计全，获得的数据不完整，因此不纳入考虑范围），国内对云存储的研究热度持续走高，云存储一直都是学术界的研究热点。

图2　国外相关文献主题词分布

2.2.2　国内研究现状

云存储作为云计算的典型应用，是云计算技术的延伸和发展，本文于2015年12月1日以“云存储服务”为主题词在中国学术期刊网络出版总库（中国知网CNKI）进行检索，检索截止日期为2015年11月30日，发表年度不限，共得到132条检索结果。

每年的文献数目变化情况见图3所示。由图中的变化情况可以看到，国内的云存储服务开始于2008年，而且文献数目呈现逐年上升的趋势（2015年由于尚无法统计全，获得的数据不完整，因此不纳入考虑范围），国内对云存储的研究热度持续走高，云存储一直都是学术界的研究热点。

图2　国外相关文献主题词分布

2.2.2　国内研究现状

云存储作为云计算的典型应用，是云计算技术的延伸和发展，本文于2015年12月1日以“云存储服务”为主题词在中国学术期刊网络出版总库（中国知网CNKI）进行检索，检索截止日期为2015年11月30日，发表年度不限，共得到132条检索结果。

每年的文献数目变化情况见图3所示。由图中的变化情况可以看到，国内的云存储服务开始于2008年，而且文献数目呈现逐年上升的趋势（2015年由于尚无法统计全，获得的数据不完整，因此不纳入考虑范围），国内对云存储的研究热度持续走高，云存储一直都是学术界的研究热点。

图3　国内相关文献研究时间分布

图4为国内相关文献主题词分布，通过对国内和国外云存储相关文献的梳理和对比，可以发现现有关于个人云存储的研究主要集中在云系统设计、云安全、存储技术等方面，云存储服务和个人云存储市场发展状况的研究也有一部分，但是不够详细和深入，没有跟上时间发展的变化。另外，针对用户的研究开始有涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的使用上，对用户在使用过程中遇到的问题、用户使用之后的反馈意见研究较少，且研究的内容都比较宏观，不够深入细致。

2.3　研究样本的选取

图3　国内相关文献研究时间分布

图4为国内相关文献主题词分布，通过对国内和国外云存储相关文献的梳理和对比，可以发现现有关于个人云存储的研究主要集中在云系统设计、云安全、存储技术等方面，云存储服务和个人云存储市场发展状况的研究也有一部分，但是不够详细和深入，没有跟上时间发展的变化。另外，针对用户的研究开始有涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的使用上，对用户在使用过程中遇到的问题、用户使用之后的反馈意见研究较少，且研究的内容都比较宏观，不够深入细致。

2.3　研究样本的选取

图3　国内相关文献研究时间分布

图4为国内相关文献主题词分布，通过对国内和国外云存储相关文献的梳理和对比，可以发现现有关于个人云存储的研究主要集中在云系统设计、云安全、存储技术等方面，云存储服务和个人云存储市场发展状况的研究也有一部分，但是不够详细和深入，没有跟上时间发展的变化。另外，针对用户的研究开始有涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的使用上，对用户在使用过程中遇到的问题、用户使用之后的反馈意见研究较少，且研究的内容都比较宏观，不够深入细致。

2.3　研究样本的选取

图4　国内相关文献主题词分布

在检索出来的文献中，本文选取以下外文数据库中所得到的相关文献：①Elsevier ScienceDirect；②IEEE/IET Electronic Library；③Emerald 期刊和丛书；④EBSCO—Academic Search Premier；⑤ACM（Association for Computing Machinery）；⑥WOS 核心合集（含SCIE、SSCI、A＆HCI、CPCI 数据库）。在检索出的中文文献中选取被引量排在前面的文章，然后对这些相关文献按以下条件进行处理：①对非学术研究性文献进行剔除；②对不是云存储服务、云存储服务影响因素的相关文献进行剔除；③对检索结果中的参考文献进行回溯检索。最终共获得相关外文文献38篇，中文文献18篇。

3　云存储服务研究的理论分析

有效的理论基础可以更好地反映国内外云存储服务的研究现状，笔者对所获得的38篇外文文献、18篇中文文献所应用的理论进行了分析。

3.1　理论应用概况

在38篇外文文献中，仅有12篇有明显的理论基础，在18篇中文文献中有6篇有明显的理论基础，对这些文献中用到的理论进行统计分析（见图5），涉及10种理论和模型，包括技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、技术-组织-环境框架（Technology-Organization-Environment，TOE）、技术接受与使用统一理　论（ Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）、创新扩散理论（Diffusion Of Innovation，DOI）、社会认知理论（Social Cognitive Theory，SCT）、技术接受扩展模型（TAM2）、TAM3、理　性　行　为　理　论（Theory of Reasoned Action，TRA）、任务技术匹配模型（Task-Technology Fit，TTF）、美国顾客满意度指数模型（American Customer Satisfaction Index，ACSI）等。其中，TAM 使用次数最多，此外TOE、UTAUT 也是常用的模型，相比而言，其他理论在文献中出现频次较低。通过对文献内容进行分析发现，单篇文献所使用的理论或模型一般有多种，大多数研究是在原有理论或模型的基础上进行扩展和组合，生成新的模型。总体来看，云存储领域的研究对理论基础的应用还不够成熟，处于研究的初始阶段，未来还有很大的发展空间。由于云存储服务问题的复杂性，多种理论或模型的综合运用，会使模型更全面、更完整。

图4　国内相关文献主题词分布

在检索出来的文献中，本文选取以下外文数据库中所得到的相关文献：①Elsevier ScienceDirect；②IEEE/IET Electronic Library；③Emerald 期刊和丛书；④EBSCO—Academic Search Premier；⑤ACM（Association for Computing Machinery）；⑥WOS 核心合集（含SCIE、SSCI、A＆HCI、CPCI 数据库）。在检索出的中文文献中选取被引量排在前面的文章，然后对这些相关文献按以下条件进行处理：①对非学术研究性文献进行剔除；②对不是云存储服务、云存储服务影响因素的相关文献进行剔除；③对检索结果中的参考文献进行回溯检索。最终共获得相关外文文献38篇，中文文献18篇。

3　云存储服务研究的理论分析

有效的理论基础可以更好地反映国内外云存储服务的研究现状，笔者对所获得的38篇外文文献、18篇中文文献所应用的理论进行了分析。

3.1　理论应用概况

在38篇外文文献中，仅有12篇有明显的理论基础，在18篇中文文献中有6篇有明显的理论基础，对这些文献中用到的理论进行统计分析（见图5），涉及10种理论和模型，包括技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、技术-组织-环境框架（Technology-Organization-Environment，TOE）、技术接受与使用统一理　论（ Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）、创新扩散理论（Diffusion Of Innovation，DOI）、社会认知理论（Social Cognitive Theory，SCT）、技术接受扩展模型（TAM2）、TAM3、理　性　行　为　理　论（Theory of Reasoned Action，TRA）、任务技术匹配模型（Task-Technology Fit，TTF）、美国顾客满意度指数模型（American Customer Satisfaction Index，ACSI）等。其中，TAM 使用次数最多，此外TOE、UTAUT 也是常用的模型，相比而言，其他理论在文献中出现频次较低。通过对文献内容进行分析发现，单篇文献所使用的理论或模型一般有多种，大多数研究是在原有理论或模型的基础上进行扩展和组合，生成新的模型。总体来看，云存储领域的研究对理论基础的应用还不够成熟，处于研究的初始阶段，未来还有很大的发展空间。由于云存储服务问题的复杂性，多种理论或模型的综合运用，会使模型更全面、更完整。

图4　国内相关文献主题词分布

在检索出来的文献中，本文选取以下外文数据库中所得到的相关文献：①Elsevier ScienceDirect；②IEEE/IET Electronic Library；③Emerald 期刊和丛书；④EBSCO—Academic Search Premier；⑤ACM（Association for Computing Machinery）；⑥WOS 核心合集（含SCIE、SSCI、A＆HCI、CPCI 数据库）。在检索出的中文文献中选取被引量排在前面的文章，然后对这些相关文献按以下条件进行处理：①对非学术研究性文献进行剔除；②对不是云存储服务、云存储服务影响因素的相关文献进行剔除；③对检索结果中的参考文献进行回溯检索。最终共获得相关外文文献38篇，中文文献18篇。

3　云存储服务研究的理论分析

有效的理论基础可以更好地反映国内外云存储服务的研究现状，笔者对所获得的38篇外文文献、18篇中文文献所应用的理论进行了分析。

3.1　理论应用概况

在38篇外文文献中，仅有12篇有明显的理论基础，在18篇中文文献中有6篇有明显的理论基础，对这些文献中用到的理论进行统计分析（见图5），涉及10种理论和模型，包括技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）、技术-组织-环境框架（Technology-Organization-Environment，TOE）、技术接受与使用统一理　论（ Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）、创新扩散理论（Diffusion Of Innovation，DOI）、社会认知理论（Social Cognitive Theory，SCT）、技术接受扩展模型（TAM2）、TAM3、理　性　行　为　理　论（Theory of Reasoned Action，TRA）、任务技术匹配模型（Task-Technology Fit，TTF）、美国顾客满意度指数模型（American Customer Satisfaction Index，ACSI）等。其中，TAM 使用次数最多，此外TOE、UTAUT 也是常用的模型，相比而言，其他理论在文献中出现频次较低。通过对文献内容进行分析发现，单篇文献所使用的理论或模型一般有多种，大多数研究是在原有理论或模型的基础上进行扩展和组合，生成新的模型。总体来看，云存储领域的研究对理论基础的应用还不够成熟，处于研究的初始阶段，未来还有很大的发展空间。由于云存储服务问题的复杂性，多种理论或模型的综合运用，会使模型更全面、更完整。

图5　研究理论应用频次分布

3.2　理论应用分析

借鉴杨雅芬[6]对采纳理论模型的研究方法分类，将云存储服务研究分为单一理论、理论扩展式、理论组合式、整合式四种形式。单一性研究，指仅对单一的服务理论模型的内容进行研究，或是将单一的理论模型应用到云存储领域进行实证研究；扩展式研究，这类研究模型的主体是技术接受模型本身，通常还会加入信任、感知风险、用户满意度等因素对原有模型进行细化和扩展研究；组合式研究，指对来自不同模型的核心变量进行组合，从而构建新的研究模型，在研究过程中只关注各变量对使用意向的影响过程；整合式研究，这类研究需要将来自不同理论模型的核心变量进行重新整合之后构建新的研究模型，并对模型中各变量之间的相互影响关系进行研究。按照单一性研究、扩展式研究、组合式研究、整合式研究四种理论应用形式，将典型实证类文献基础理论选用情况进行整理，分析国内外云存储服务相关文献的理论应用情况。

3.2.1　单一性研究

在云存储服务领域，单一性研究比较简单，比较典型的例子有基于TOE 的云存储研究。基于TOE 模型的单一性研究主要指将扩展后的TOE 模型直接应用到云存储服务领域的实证研究中。TOE模　型　即　技　术（ technology ）、组　织（ organization ）、环　境（environment）模型，是Tomatzky 和Fleischer[7]对经典的创新扩散模型进行扩展之后，提出的一个更加全面的研究框架，相关应用结果也表明TOE 模型确实要优于先前的模型。TOE 模型认为，组织对一项创新技术的采纳受到技术本身特征、组织以及环境这三方面因素的影响。由于TOE 模型的这种全面性和优越性，有些学者倾向于直接使用修正过的TOE 模型对云存储服务进行研究，而不与其他的理论模型组合进行使用。Alshamaila 等人[8]采用TOE 理论基础进行定性的探索性研究，采用半结构化面试，收集在英国东北部15个不同的中小企业和服务供应商的数据，通过研究小型到中小型企业的云存储服务过程来帮助促进云存储服务的研究。最终得出结论，影响中小企业采用云存储服务的主要因素是：相对优势、不确定性、地理限制、兼容性、可试用性，大小，高层管理人员的支持，以前的经验，创新性、行业、市场范围，供应商的努力和外部计算支持。Warkentin 等人[9]认为TOG 模型对感知风险有着正向的影响作用，在电子商务环境下，与感知风险相关的安全和隐私问题会对在线服务的使用产生阻碍作用。

国内主要使用TAM 模型进行单一性研究。技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）是1989年Davis[10]运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。技术接受模型提出了两个主要的决定因素：（1）感知的有用性（perceived usefulness），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统对他的工作效率提高的程度；（2）感知的易用性（perceived ease of use），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统的容易程度。孟凡静[11]采用TEM 模型和SEM 模型对可能影响个人云存储服务使用意愿的主要因素提出假设，并对这些影响因素进行分析验证，认为个人隐私风险、使用规范及复杂性是影响个人云存储服务使用意愿的主要因素，个人云存储服务应在技术服务体系上加强安全保障机制，在政策上健全相关法律规定。郭帅兵[12]通过问卷调查，结合SPSS 和AMOS 软件，实证分析了个人云存储服务的感知利得和感知利失对感知价值、使用意愿的影响，提出要加大对功能有用性和娱乐性的推广宣传，吸引更多的用户使用个人云存储服务。

在国外的研究中，Opitz[13]使用了一个修改后版本的通用技术接受模型TAM2研究了德国IT 部门的云存储服务行为，将实际系统使用作为因变量，使用意图、感知有用性、感知易用性、社会规范、形象、工作相关作为调节变量，这些研究结果推进了理论发展，并有助于未来的研究，还提供了一个结构化的和更系统的方法研究云服务供应商如何建立他们的服务，促进他们的市场。Yang[14]基于任务技术匹配理论在台湾进行抽样调查分析个人云存储服务的影响因素，提出隐私保护的风险和隐私政策风险的云存储服务会对用户感知有用性和持续的意图产生负面的干扰影响。

3.2.2　扩展式研究

扩展式研究不涉及对最初始模型的改动，这类研究主要是在保留原始模型的基础上，增加相关变量之后进行研究，典型的例子有基于TAM 的扩展研究和基于UTAUT 的扩展研究。

由于TAM 模型的局限性，感知有用性和感知易用性的外部影响因素在TAM 模型中并没有得到完全的探索和研究，单凭TAM 模型并不能完整地解释和分析用户对云存储服务的接受和使用行为。因此，相关研究人员通常会加入DOI、SCT 等理论的核心变量作为模型的外部变量，以对TAM 模型做进一步的细化和扩展研究。Shin[15]在TAM 模型的基础上加入了行为目的和主观规范这两个变量，探讨云存储服务在政府机构的主要特点，调查了公共机构工作的用户看法。结果表明，用户的意图和行为在很大程度上影响了感知功能的云服务，这些功能也被发现是显著的云计算的有效性和易用性。Hung 等人[16]认为，主观规范（subjective norm，SN）的信念结构可以进一步扩展为外部影响、人际影响等。Suki 等人[17]和Ozkan 等人[18]的研究发现人际影响会对用户的主观规范产生显著的正向影响，但外部影响所起的作用几乎可以忽略。

基于UTAUT 的扩展研究，其实就是在计划行为理论（TPB）的基础上再引入一些用于预测用户个体行为的额外变量，作为第三层变量对用户云存储服务的行为意向进行解释。技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）是Venkatesh[19]等在对历年用户接受相关研究模型进行综合分析比较的基础上，基于用户使用信息技术意图的研究，吸收并整合计划行为理论（PRA）、技术接受模型（TAM）、社会认知理论（SCT）等八个理论及其扩展而提出的，包括四个核心变量：绩效期望、付出期望、社会影响和配合情况，目前该模型已广泛应用于用户认知行为的研究中。Cao 等人[20]结合云存储服务的独特性，修改技术的接受和使用的统一理论（UTAUT）模型，增加社会影响这一外部变量，评估云存储服务在中国特别是中国企业的应用，研究结果表明，感知风险、个人创新性、绩效期望、努力期望、社会影响对个人使用意愿的影响显著，用户使用意愿和外部便利条件对使用行为有显著影响。曹越[21]在UTAUT 模型的基础上，结合云存储服务的特点，引入感知风险、感知费用、个人创新性三个影响因素，提出云存储服务用户采纳模型，并通过实证方法进行验证。结果表明，感知费用对于用户采纳意图的影响不显著，感知风险、个人创新性对个人使用意愿的影响显著，而性别、经验对云存储服务采纳没有显著影响。

3.2.3　组合式研究

与扩展式研究相似，组合式研究涉及的理论模型一般在两种以上，这类研究主要用于比较和确定各变量对用户对云存储服务使用意向所产生的影响程度，根据验证结果可以对各变量的影响效果作出简单的排序。

国外比较典型的组合式研究有Cegielski[22]和Lian[23]的研究。Ratten[24]结合TAM 和SCT 模型，基于涉及隐私和消费者创新性对消费者在云存储技术的形成技术创新采纳的影响，研究云存储服务行为中中美的对比研究。假设感知有用性、感知易用性、隐私顾虑、消费者创新精神分别对中国和美国用户云存储的使用意图有影响，研究结果表明，美国和中国消费者采用云存储服务的相似性要多于差异性，绩效期望、感知有用性和感知易用性可以帮助预测在美国和中国使用云存储服务的意图，但消费者的创新是在美国比在中国消费者中采用技术创新的更好的指标，社会影响力可以通过影响家人和朋友的社交网络来影响消费者对云存储服务的使用意图。Shin[25]等人结合TAM 和TRA 模型研究了用户云存储服务的体验感知。该研究以韩国的云存储终端用户市场为研究背景，定量分析显示这些服务，特别是作为一个基础服务（IaaS）的消费者采纳行为，用贝叶斯混合Logit 模型和多元Probit 模型分析一个联合调查来收集数据。从这一分析中发现，服务费和稳定性是影响用户云存储服务体验的最关键的因素，还分析了价格、稳定性和存储容量等云存储核心属性对终端设备和IaaS 之间的关系，表明更大的存储容量的移动设备，如笔记本电脑比台式机更重要。

在国内的研究中，孙振曦[26]基于技术接受模型及任务技术匹配理论的整合理论研究了个人云存储软件使用意向的影响因素，从任务与技术匹配的角度来解释用户对于云存储认知信念以及使用意向的影响，结果表明，个人云存储的使用意向受到新技术背景下任务与技术特征的共同影响。TTF（任务技术适配模型Task-Technology Fit）和TAM 是用户行为研究非常有影响力的两种模型，但他们的关注重点是有所不同的，TTF 的研究关注的焦点在于使用行为或促进使用的绩效，而TAM 的应用则更加关注意向和实际使用。TAM 的不足在于缺少对于任务的关注，对感知有用性在某种程度上的含义不够明确，而TTF 模型的优势在于技术任务匹配与交互的高度重视，但是缺少对用户信念的关注，而如果将两者结合将是一个很好的模型。

3.2.4　整合式研究

与其他的研究相比，整合式研究是所有研究中比较复杂的一种，在构建研究模型的过程中，除了需要整合来自不同理论模型的变量之外，还要对各变量之间的相互关系重新进行设定，之后再进行实证研究。比较典型的整合式研究有Alruwaie 等人[26]和Stamati 等人[27]的研究。Gupta 等人[28]以前人的研究结果为基础，分析中小企业的云存储服务采纳行为，他们将安全和隐私、可靠性、成本节约、易用性、共享和协同等变量进行整合，构建出一个新的研究模型，这些变量来自于SCT、DOI、TRA 等模型，同时对这几个研究变量之间的相互关系进行了重新设定。最终得出结论认为，易用性是企业关注的最大有利因素，其次是安全和隐私，然后是降低成本，第四个因素可靠性是可以被忽略的，由于中小企业不认为云存储可靠，因此并不想使用云共享和协同服务。刘金芝[29]等人基于之前的研究提出了一种基于云存储的可生存存储服务模型，文中对模型架构进行了详细设计和构造，并采用了一种存储服务模型可用性的度量方法进行了分析，该方法为资源分配失效概率模型，通过分析认为所提出的可生存云存储服务模型能够满足较高的可生存性的需要，为云存储服务领域的研究提供了新的思路。

4　研究主题分析

从性能需求上来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全性、可靠性、存储效率等指标，而且由于云存储用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务将面临更大的技术挑战。本章从个人云存储服务使用、企业云储存产品的应用、云存储服务的安全性和实现技术这几个方面对云存储服务的研究主题进行分析。

4.1　云存储服务的使用

随着云存储服务产品种类的增加、功能的提高和成本的下降，个人用户对其存储个人信息方面的需求越来越高，个人云存储是在个人信息管理云时代下新发展出来的一种管理模式，用户可以在云服务器上将个人信息存储在云端，在任何有网络的状态下都可以对信息进行存取。1945年，Vannevar Bush 在他的文章“As We May Think”中首次提出“个人信息管理”的思想[30]，如今，个人云存储用户数量上升非常快，对云存储服务的研究也引起了众多学者的关注。本文所研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有13篇英文文献、6篇中文文献涉及个人云存储服务的使用，目前对用户云存储服务的研究开始展开，但对用户对云存储服务的评价及使用中存在的问题研究的反馈比较少。

国外的相关研究文献比较少，Gracia-Tinedo 等人[31]以DropBox、Box 和SugarSync 这三个云存储产品为基础，研究其重要的性能差异、供应商、传输速度的日常模式及突然发生服务故障，来分析个人云存储用户的关注指标，帮助用户了解这些服务的性质。Zeithaml 等人[32]指出利用服务质量评价可以对个体重复某一行为的意向进行预测，对个人云存储服务的使用状况进行了说明，文中的研究方法和研究结果可以对目前个人云存储服务的研究提供一些参考。个人云存储服务正在逐渐普及，市场上越来越多的供应商提供廉价的存储空间，云存储将很快产生大量的互联网流量，但是很少有人知道这样的系统的体系结构和性能，以及他们必须面对的工作量，Drago[33]连续42天收集了Dropbox 和YouTube 用户使用网络流量的对比，反映网络用户在不用环境中的工作量。

在国内的文献中，主要是在模型建立的基础上研究影响和提高个人云存储服务的因素，结合云存储的发展现状，为改善云存储服务提出建议。贺博[34]介绍了云存储市场的发展状况，列举了部分个人云存储的代表产品（Dropbox、iCloud、GoogleDrive 等），同时描述了这些代表产品的特征。占南[35]等人主要是以美国顾客满意度指数为理论基础构建个人云存储用户满意度概念模型，探讨影响个人云存储服务用户满意度的主要因素，提出为优化和提升个人云存储服务应该树立良好的品牌形象和完善用户体验，提升行业的服务质量。周耀林[36]等人研究了基于个人云存储服务的数字存档策略，认为采用个人云存储产品实现个人数字存档能够降低存档成本、利于存档的集中管理并且存档安全性较高。

4.2　云存储产品的应用

近年来，随着移动互联网的迅速发展，许多业内著名的互联网公司不约而同地将目光集中在云存储市场，云存储公司频频获得风投青睐，市场逐渐升温。亚马逊、微软、苹果等企业巨头早已推出了云存储服务，随后谷歌公司也正式推出在线存储服务Google Drive。云存储市场前景广阔，在国内，目前腾讯、百度、360、迅雷、新浪、盛大、金山等公司也已相继推出了云存储和网盘服务。

国外对于云存储产品设计类的文章比较多，Gonzalez[37]等人开发了一个SkyCDS 原型，采用合成的工作量和实际案例评估的痕迹，通过使用模拟工具，基于特征的指标评估了订阅排队模式。评估结果显示了SkyCDS 性能方面的可行性、可靠性和存储空间的盈利能力，它也显示了通过风险评估这种新的方式来比较的存储及传递选项。也有文章对现有云存储产品进行改进，提出发展方案，Han[38]对在8年间存储在Amazon S3和Glacier 的检索数据的成本分析进行了详细的讨论，对Amazon S3和Glacier 对比其他的云存储解决方案的独特性和优势比较，分析表明云存储在数字保存方面可以是非常有用的，最后提出策略建议以尽量减少使用云存储的成本。Ruiz-Alvarez[39]提出了一个新的、自动化的方法来选择最佳匹配每个数据集的一个给定的应用程序的云存储服务。Selimi[40]等人报告了一个可以永久性地在社区网络中运行的一个真正的分布式云，在那里对于实验中部署的分布式文件系统可以作为非均匀分布的云资源的一部分系统。

国内对云存储产品的研究主要是产品性能介绍等方面。如黄丽珺[41]介绍了国外的云存储服务公司Amazon、Dropbox、JustCloud、GoogleDrive 和iCloud，分别指出他们的优势和功能特殊性，随后指出国内的云存储服务起步相对较晚，但发展迅速，并介绍了国内具有代表性的几个云存储服务如115网盘、奇虎360公司推出的360安全卫士、百度公司的百度云网盘、腾讯公司的腾讯微云，并对国内外云存储产品进行了对比。宋宁等人[42]在云编辑概念界定的基础上，以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（OneDrive）的云存储服务为例，对云编辑这一功能在不同云存储服务中进行深入对比分析，指出其目前云编辑保存实时性不够，并提出相应建议。也有研究云存储服务条款对用户的影响，如张琳[43]以Google 公司的在线存储服务Google Drive 的用户条款所引发的争议为切入点，分析云存储服务提供商有可能会对用户自有的版权产生侵害的表现形式，并结合我国现行著作权方面的法律，建议国家应明确有关网络数字版权的相关条文以适应云存储时代的需求。张建莉[44]介绍了云存储技术在高校信息化建设中的应用分析。汤伟[45]对高校图书馆随书光盘云存储服务模式进行了研究，构建了随书光盘云存储服务模式，并对该模式的重要组成部分以及功能进行了探讨。吴永琢[46]指出了云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用，为云存储产品的应用提出新的研究方向。

4.3　云存储服务安全与实现技术

随着云存储市场的竞争日益激烈，各大云存储服务提供商均推出了自己的云存储服务，并向数据用户承诺安全保障，但是发展现状并不理想。云存储发展过程中反复出现的设备故障、服务时延、数据丢失、认证错误等给云存储服务带来信息危机，推动云存储普及的关键因素之一是可靠性，当服务缺乏必要的可靠性时势必然会阻碍云存储服务的广泛应用。目前云存储技术的发展态势以及取得的成果已经初步得到各个国家主要政府机构的认同，这对云存储服务的推广和应用带来极大的帮助，与此同时，伴随云存储服务推广而产生的各项安全问题同样也得到广泛的关注。在本文研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有20篇英文文献、9篇中文文献是从云存储的安全和技术角度进行研究，说明目前云存储服务的安全和技术方面在国内外都是热门的研究方向。

4.3.1　云存储服务的安全性

国外的文章侧重于研究安全体系的构建来解决现有云存储服务的安全性漏洞，Chen[47]等人认为缺乏保障数据安全是一个致命的缺陷，导致用户强烈的不信任云存储服务能为用户带来方便、跨设备和实际应用，因此提出并实现SecureDropbox 系统构建一个安全的体系结构包括密钥生成、密钥管理、加密文件，并同步模块来防止数据泄露风险。也有文章提出一些协议来保护用户隐私，如Jiang[48]提出一种新的方法来构建高效的不经意的关键字搜索（OKS）协议，它允许快速搜索相对较短的密文，同时提供可证明的私密性强的用户和云存储服务供应商，定义一个分隔不经意的关键字搜索（Doks）协议实现不经意的关键字搜索与关键词密文的大小不变，这是显然小于先前批准的协议，该方法显著提高了现有批准协议的隐私和效率。

国内的文章更多的是以综述的形式来研究，首先对云计算和云存储的概念和结构进行介绍，然后对云存储的安全性提出担忧。谢峰[49]认为云存储透过将文件复制并且存在不同的服务器，解决了这个潜在的硬件损坏的难题，而且云存储不单独依赖于某一台服务器、扩容性高，虽然许多云存储厂商提供的云存储服务都支持在数据传输过程中对数据进行加密和对静态数据进行加密，但是用户也会担心自己会过度依赖于某家厂商，如果某家存储服务供应商突然倒闭，缺乏通用的API 就可能会引发许多问题。相对于国内的文章来说，国外的文章更加侧重于去解决问题，会对现有的安全性问题提出改进模型，而国内的文章则更加关注事实的陈述，大多是对云存储服务的概念和存在的问题进行介绍，但并没有提出比较有建设性的参考意见。李晖[50]等人对云存储数据安全和隐私保护技术方向的研究进展进行综述，并指出现在云存储服务需要解决的关键问题。

4.3.2　云存储服务实现技术

为了使存储数据稳定在分布式云存储系统很长一段时间，通常采用冗余的想法：复制和擦除代码。Castro 和Liskov[51]使用状态机复制技术构建一个文件存储系统，该系统可以容忍错误，但这种机制不需要考虑保密的问题和增加存储成本。虽然能将数据长久地存储起来，然而，这种操作方式非常不适合分布式存储服务器在云端独立地处理大量数据。一个简单的解决方案是使用用户密钥来加密该文件，但作为用户处理的关键环节它是有风险的。一旦密钥被丢失或泄露，用户就无法读取数据。同时，依靠用户密钥作为唯一的密钥可能导致管理问题，因为它仅仅由用户保管，一旦密钥被窃取，就会增加数据泄露的风险。实现云存储服务的完整性最直接的方法是下载所有用户的数据，然后检查他们，但这显然会花费大量的带宽和资源。远程数据检查（RDC）是一种非常有效的方法。Kiani[52]提出了一种不需要隐私保护的分布式的云环境分析方案。Ateniese[53]提出了RDC 协议，使用户不需要云服务器就可以实现数据下载。Gazzoni Filho 和Barreto[54]提出了一种基于RSA 杂凑函数的数据完整性协议可以提供远程数据的完整性验证，但是该系统的鲁棒性太弱。Luo[55]等人提出了一种基于HALS 和RSA 的由第三方审计数据完整性验证协议的签名，但它并不适合于分布式网络。Gohel 和Gohil[56]提出了一种利用元数据来在云端检查数据的完整性，这些系统可以为防止云服务提供商修改数据提供远程数据检查。Hao[57]实现了数据的动态和可公开验证性，但不能防止服务器泄露数据上下文，如果数据块被损坏，则无法恢复数据，为了实现外包数据的隐私性和保密性，主要可以采用数据加密技术，数据被用户进行加密，然后用户发送加密的数据存储服务。

在国内对云存储技术的研究中，崔勇[58]等人着眼于移动应用数据共享，探讨了整合产品线的需求、实现方法和发展现状，研究了移动云存储服务主流架构、文件同步协议和优化技术这些关键技术。实验设计了测试床，测试目前主流云服务的优化技术实现情况和移动客户端性能，结果显示，移动云存储服务的优化技术对移动客户端性能产生重大影响。陈兰香[59]研究了云存储服务中可证明数据持有及恢复技术，从而明确在云存储环境下可证明数据持有及恢复技术的研究方向。

5　总　结

随着科技的发展和大数据概念的兴起，计算机和互联网在我们生活中的应用越来越普遍，促进了云计算和云存储技术的不断发展，云存储作为一个新兴的研究和应用领域，由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。但是在云存储应用的过程中，数据安全性、可靠性、数据稳定性等问题依然是许多云存储用户重点关心的问题。目前，云存储服务研究已取得一定的成果，但还处于研究的初始阶段，通过分析得到以下结论。

（1）个人云存储服务的研究较少，但将成为未来一个重要的研究主题。从云存储服务的研究主题中可以看出，当前研究集中在企业的云存储服务行为，对个人云存储服务的使用状况研究并不多，这是因为云存储最初是在企业和政府机构中进行推广和应用的，但随着大量面向个人用户的云存储服务产品出现，如国外的iCloud、Google Doc，国内的百度云盘、腾讯微云等。目前个人云存储市场及发展状况研究尚有，但不够详细和深入，未跟上时间发展变化；另外，针对用户的研究开始有所涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的采纳上，对用户使用中的问题、用户使用后的反馈研究较少，且研究偏宏观方面，不够深入细致。随着信息系统网络的不断发展和大数据概念的兴起，云计算也逐渐走入到人们日常生活、工作中，促使我们从一个桌面系统为中心的应用模型开始向以网络为中心的应用模型进行转变，传统的存储方式由于容量小、携带不方便等原因已经不能满足用户的需求，而个人云存储服务可以满足这种变化，个人云应用将用户的信息存放在云端，将会是未来云计算发展的一个重要方向。因此，需要研究个人消费者云存储服务行为，并将这些行为进行分析运用到实际的生产中，如个人云存储、云游戏、云视频等，这将成为未来研究的一个重要主题。

（2）调查方法的多样性和严谨性。目前，云存储服务的研究特别是国内文献的研究大部分都采用问卷调查方法对实证模型进行检验。因此，在研究过程中，需要收集一定的样本数据，样本选取的过程中需要考虑样本是否具备代表性，样本量的大小、统计工具是否适合，内部效度和外部效度是否符合要求等，这些都会对最后的分析产生影响。有些研究由于抽样存在难度，导致样本数量不够大、调查对象不够全面、样本结构存在缺陷、统计数据缺乏普遍性等，这些都是云存储服务中需要完善的重要问题。还有部分文献采用访谈的调查方法，不同样本的选取和访谈内容的设定都会对研究产生很大的影响，使得这种方法很容易存在偏差。因此，我们在获取数据的过程中不应该只拘泥于问卷调查和访谈，而应该寻求调查方法的多样性，如用爬虫软件获取数据等，同时也要保证数据的严谨性和可靠性。此外，还应当尽可能地在不同情境下进行实证检验，尽可能地选择最合适的样本，同时扩大样本量，不断提高研究的普适性，以确保研究结果的科学性。

（3）需要构建符合云存储服务技术特征的实证模型。已有研究表明，传统IT 采纳行为模型不足以解释云存储服务行为，为了更好地解释云存储行为，许多学者构建了云存储服务行为模型，但大多数模型是对已有行为理论或模型直接进行使用或进行简单修改后使用，再根据具体情境增删或修正某些影响因素的概念和内涵，展开实证研究。较少关注云计算环境下用户需求的变化和云服务的特征，问题针对性不强，模型解释率不高，导致研究结果比较宽泛，对云存储服务实践的指导意义不大。而且依赖于经典的理论模型在一定程度上也存在弊端，那就是容易将来源于不同理论模型的影响因素简单地整合到一个模型中，使得模型的构建和因素的识别过于简单化，或者没有充分挖掘其他新的潜在影响因素。因此，在未来的研究里，应依据云计算技术特征和应用特征，选择合适的理论，从而构建出专门针对云存储服务的实证研究模型，而不是简单地依赖于以往的理论模型。

（4）云存储服务供应商应选择特定群体加强对云存储服务的宣传。个体因素是影响云存储服务的微观因素，包括个人创新精神、技术能力、满意度、人口数据等因素。此外，许多研究者将人口数据作为云存储的调节变量，发现个人特征，如年龄、性别等会对云存储服务产生影响，年轻消费者和高收入消费者更关注云服务的技术属性，包括服务费用、存储能力、稳定性、上传文件大小等。目前云存储服务的使用越来越广泛，用户群体也越来越来多，但是主要的用户群体还是集中在年轻人，特别是学生，云存储服务供应商可以将年轻人作为重点销售群体，有针对性地进行云存储服务宣传，并及时了解年轻用户的使用需求来对云存储产品进行改进，这样将更加有利于云存储产品的广泛使用。

（5）在云存储服务给人们带来方便的同时，必须加强对云存储服务安全隐患的重视。如今人们对云计算与云存储服务的应用越来越多，对其依赖也越来越强，在每一个人的手机或是电脑上几乎都有云服务，云存储服务的发展为互联网的发展提供了动力，同时也改变了我们的上网习惯，方便了我们的工作和学习。可是云计算与云存储也存在着一些问题，我们将许多的个人信息存储在那些网络公司的机器上，这些数据完全由这些公司保管，我们将考虑这些公司的公信力，在我们不知情的情况下会不会将我们的个人信息泄露，这些公司是否有足够的安全保障，保护我们的个人信息。为了解决这些隐患，个人和云存储供应商都必须有所行动。我国电信运营商应加快云计算相关技术的研究和投入，积极试点研究，积极参与行业合作，积极引入已经成熟的云计算技术。为了确保用户数据安全防止第三方盗用，我们可以通过加密的方式来实现。同时还需要解决公司自身的问题，必须加强监督，确保公司设备正常，避免公司自身操作失误，未来的研究中必须在这些隐患上下工夫，这是对云存储服务最基本的要求，只有这样云计算与云存储才能健康发展。

云存储服务研究虽然处于初始阶段，但已经成为研究的热点，取得了一定的研究成果，随着云计算市场的发展，云存储服务作为一个社会现实问题，必将得到深入研究和探索。本文对国内外云存储服务行为研究现状进行分析，希望对我国云计算市场发展和云存储服务行为研究提供参考。

参考文献

[1]艾媒咨询集团.2014年中国个人云存储行业及用户行为研究报告[R].北京：艾媒咨询集团，2014，12.

[2]张静.中国云计算市场现状及展望[J].中国公共安全，2012（21）.

[3]“Announcing Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2)-beta”.Amazon.com.2006-08-24.

[4]Mell P M，Grance T.The nist definition of cloud computing [J].Communications of the Acm，2011，53(6): 50-50.

[5]任宇宁.云计算时代的存储技术——云存储[J].科技传播，2012（2）：214-215.

[6]杨雅芬，李广建.电子政务采纳研究述评：基于公民视角[J].中国图书馆学报，2014，40（1）：73-83.

[7]Buckley P G.An SOR model of the purchase of an item in a store[J].Advances in Consumer Research，1991，18(1): 491-500.

[8]Warkentin M，Gefen D，Pavlou P，Rose G.Encouraging Citizen Adoption of E-Government by Building Trust [J].Electronic Markets，2002，12(3): 157-162.

[9]Alshamaila Y，Papagiannidis S，Li F.Cloud computing adoption by SMEs in the north east of England: A multi-perspective framework [J].Journal of Enterprise Information Management，2013，26(3): 250-275.

[10]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MISQuarterly，2003: 425-478.

[11]孟凡静.个人云计算使用意愿的关键影响因素分析——以个人云存储服务为例[J].河北科技师范学院学报：社会科学版，2014，13（4）：122-128.

[12]郭帅兵.基于感知价值的个人云存储服务使用意愿影响因素研究[D].北京邮电大学，2014.

[13]Opitz N，Langkau T F，Schmidt N H，et al.Technology acceptance of cloud computing: empirical evidence from German IT departments [C]/ /System Science (HICSS)，201245th Hawaii International Conference on.IEEE，2012: 1593-1602.

[14]Yang H L，Lin S L.User continuance intention to use cloud storage service [J].Computers in Human Behavior，2015(52): 219-232.

[15]Hung S Y，Chang C M，Yu T J.Determinants of user acceptance of the e-Government services: The case of online tax filing and payment system [J].Government Information Quarterly，2006，23(1): 97-122.

[16]Suki N M，Ramayah T.User Acceptance of the E-Government Services in Malaysia: Structural Equation Modelling Approach[J].Interdisciplinary Journal of Information Knowledge ＆Management，2010(5).

[17]Ozkan S，Kanat I E.E-Government adoption model based on theory of planned behavior: Empirical validation [ J ].Government Information Quarterly，2011，28(4): 503-513.

[18]Shin D H.User centric cloud service model in public sectors:Policy implications of cloud services [ J ].Government Information Quarterly，2013，30(2): 194-203.

[19]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MIS Quarterly，2003: 425-478.

[20]Cao Y，Bi X，Wang L.A Study on User Adoption of CloudStorage Service in China: A Revised Unified theory of Acceptance and Use of Technology Model [C]/ /Information Science and Cloud Computing Companion (ISCC-C)，2013International Conference on.IEEE，2013: 287-293.

[21]曹越，毕新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学，2014（9）：027.

[22]Cegielski C G，Jonesfarmer L A，Wu Y，et al.Adoption of cloud computing technologies in supply chains: An organizational information processing theory approach [J].International Journal of Logistics Management，2012，23(2): 184-211.

[23]Lian J W，Yen D C，Wang Y T.An exploratory study to understand the critical factors affecting the decision to adopt cloud computing in Taiwan hospital [J].International Journal of Information Management，2013，34(1): 28-36.

[24]Ratten V.A US-China comparative study of cloud computing adoption behavior: The role of consumer innovativeness，performance expectations and social influence [J].Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies，2014，6(1): 53-71.

[25]Shin J，Jo M，Lee J，et al.Strategic management of cloud computing services: Focusing on consumer adoption behavior[J].Engineering Management，IEEE Transactions on，2014，61(3): 419-427.

[26]孙振曦.个人云存储软件使用行为意向影响因素研究[D].浙江大学，2013.

[27]Alruwaie M，El-Haddadeh R，Weerakkody V.A Framework for Evaluating Citizens' Expectations and Satisfaction toward Continued Intention to Use E-Government Services [ C].Electronic Government.Springer Berlin Heidelberg，2012: 273-286.

[28]Stamati T，Karantjias A，Martakos D.Survey of citizens'perceptions in the adoption of national governmental portals[M]/ /Shareef M A，Archer N，Dutta S.E-government Service Maturity and Development: Cultural，Organizational and Technological Perspectives.IGI Global，2012.

[29]Gupta P，Seetharaman A，Raj J R.The usage and adoption of cloud computing by small and medium businesses [ J].International Journal of Information Management，2013，33(5):861-874.

[30]刘金芝，余丹，朱率率.一种新的云存储服务模型研究[J].计算机应用研究，2011，28（5）.

[31]Bush V.As we may think [J].ACM SIGPC Notes，1979，1(4): 36-44.

[32]Gracia-Tinedo R，Sanchez Artigas M，Moreno-Martinez A，et al.Actively measuring personal cloud storage [ C ]/ /Cloud Computing (CLOUD)，2013IEEE Sixth International Conference on.IEEE，2013: 301-308.

[33]Zeithaml V A，Berry L L，Parasuraman A.The behavioral consequences of service quality [J].The Journal of Marketing，1996: 31-46.

[34]Drago I，Mellia M，Munafo M M，et al.Inside dropbox:understanding personal cloud storage services [ C ]/ /Proceedings of the 2012ACM conference on Internet measurement conference.ACM，2012: 481-494.

[35]贺博，王欣.个人云存储市场发展状况分析[J].现代电信科技，2012（8）：11-14.

[36]占南，谢笑，王文韬.基于ACSI 模型的个人云存储服务质量评价模型研究[J].情报杂志，2014，33（6）：187-194.

[37]周耀林，赵跃.基于个人云存储服务的数字存档策略研究[J].图书馆建设，2014，240（6）：21.

[38]Gonzalez J L，Perez J C，Sosa-Sosa V J，et al.SkyCDS: A resilient content delivery service based on diversified cloud storage[J].Simulation Modelling Practice and Theory，2015(54):64-85.

[39]Han Y.Cloud Storage for Digital Preservation: Optimal Uses of Amazon S3and Glacier [J].Library Hi Tech，2015，33(2).

[40]Ruiz-Alvarez A，Humphrey M.An automated approach to cloud storage service selection [ C ]/ /Proceedings of the 2nd International Workshop on Scientific Cloud Computing.ACM，2011: 39-48.

[41]Selimi M，Freitag F，Pueyo Centelles R，et al.Distributed Storage and Service Discovery for Heterogeneous Community Network Clouds [C]/ /Utility and Cloud Computing (UCC)，2014IEEE/ACM 7th International Conference on.IEEE，2014:204-212.

[42]黄丽珺.云存储服务的国内外比较研究[J].数字技术与应用，2014（9）：112-113.

[43]宋宁，张志林，张聪.基于云存储服务的云编辑功能实现探析——以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（One Drive）云存储服务为例[J].中国编辑，2014（6）：010.

[44]张琳，王一茹.试析云存储服务提供商对用户自有版权的保护——Google 公司的在线存储服务Google Drive 引发的思考[J].攀枝花学院学报：综合版，2014，31（1）：10-13.

[45]张建莉.云存储技术在高校信息化建设中的应用分析[J].科技视界，2012（28）：216-216.

[46]汤伟.高校图书馆随书光盘云存储服务模式研究[J].图书情报工作，2013（2）.

[47]吴永琢，孙授卿.云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用[J].电子制作，2015（9）.

[48]Chen M Y，Liu C W，Hwang M S.SecureDropbox: a file encryption system suitable for cloud storage services [C]/ /Proceedings of the 2013ACM Cloud and Autonomic Computing Conference.ACM，2013: 21.

[49]Jiang Z T，Liu L.Secure Cloud Storage Service with an Efficient DOKS Protocol [C]/ /Services Computing (SCC)，2013IEEEInternational Conference on.IEEE，2013: 208-215.

[50]谢峰，刘妹娟.浅析云存储信息服务的发展现状及隐忧[J].科技信息，2011（10）：638，640.

[51]李晖，孙文海，李凤华，等.公共云存储服务数据安全及隐私保护技术综述[J].计算机研究与发展，2014，51（7）：223.

[52]Kiani S L，Anjum A，Bessis N，et al.Energy conservation in mobile devices and applications: A case for context parsing，processing and distribution in clouds [J].Mobile Information Systems，2013，9(1): 1-17.

[53]Ateniese G，Burns R，Curtmola R，et al.Provable data possession at untrusted stores [C]/ /Proceedings of the 14th ACM Conference on Computer and Communications Security.Acm，2007: 598-609.

[54]Gazzoni Filho D L，Barreto P S L M.Demonstrating data possession and uncheatable data transfer [J].IACR Cryptology ePrint Archive，2006: 150.

[55]Luo W，Bai G.Ensuring the data integrity in cloud data storage[C]/ /Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)，2011IEEE International Conference on.IEEE，2011: 240-243.

[56]Gohel M R，Gohil B N.A new data integrity checking protocol with public verifiability in cloud storage [ M ]/ /Trust Management VI.Springer Berlin Heidelberg，2012: 240-246.

[57]Hao Z，Zhong S，Yu N.A privacy-preserving remote data integrity checking protocol with data dynamics and public verifiability [ J].Knowledge and Data Engineering，IEEE transactions on，2011，23(9): 1432-1437.

[58]崔勇，赖泽祺，缪葱葱.移动云存储服务关键技术研究[J].中兴通讯技术，2015（2）.

[59]陈兰香，许力.云存储服务中可证明数据持有及恢复技术研究[J].计算机研究与发展，2012（S1）：19-25.

【作者简介】

图5　研究理论应用频次分布

3.2　理论应用分析

借鉴杨雅芬[6]对采纳理论模型的研究方法分类，将云存储服务研究分为单一理论、理论扩展式、理论组合式、整合式四种形式。单一性研究，指仅对单一的服务理论模型的内容进行研究，或是将单一的理论模型应用到云存储领域进行实证研究；扩展式研究，这类研究模型的主体是技术接受模型本身，通常还会加入信任、感知风险、用户满意度等因素对原有模型进行细化和扩展研究；组合式研究，指对来自不同模型的核心变量进行组合，从而构建新的研究模型，在研究过程中只关注各变量对使用意向的影响过程；整合式研究，这类研究需要将来自不同理论模型的核心变量进行重新整合之后构建新的研究模型，并对模型中各变量之间的相互影响关系进行研究。按照单一性研究、扩展式研究、组合式研究、整合式研究四种理论应用形式，将典型实证类文献基础理论选用情况进行整理，分析国内外云存储服务相关文献的理论应用情况。

3.2.1　单一性研究

在云存储服务领域，单一性研究比较简单，比较典型的例子有基于TOE 的云存储研究。基于TOE 模型的单一性研究主要指将扩展后的TOE 模型直接应用到云存储服务领域的实证研究中。TOE模　型　即　技　术（ technology ）、组　织（ organization ）、环　境（environment）模型，是Tomatzky 和Fleischer[7]对经典的创新扩散模型进行扩展之后，提出的一个更加全面的研究框架，相关应用结果也表明TOE 模型确实要优于先前的模型。TOE 模型认为，组织对一项创新技术的采纳受到技术本身特征、组织以及环境这三方面因素的影响。由于TOE 模型的这种全面性和优越性，有些学者倾向于直接使用修正过的TOE 模型对云存储服务进行研究，而不与其他的理论模型组合进行使用。Alshamaila 等人[8]采用TOE 理论基础进行定性的探索性研究，采用半结构化面试，收集在英国东北部15个不同的中小企业和服务供应商的数据，通过研究小型到中小型企业的云存储服务过程来帮助促进云存储服务的研究。最终得出结论，影响中小企业采用云存储服务的主要因素是：相对优势、不确定性、地理限制、兼容性、可试用性，大小，高层管理人员的支持，以前的经验，创新性、行业、市场范围，供应商的努力和外部计算支持。Warkentin 等人[9]认为TOG 模型对感知风险有着正向的影响作用，在电子商务环境下，与感知风险相关的安全和隐私问题会对在线服务的使用产生阻碍作用。

国内主要使用TAM 模型进行单一性研究。技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）是1989年Davis[10]运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。技术接受模型提出了两个主要的决定因素：（1）感知的有用性（perceived usefulness），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统对他的工作效率提高的程度；（2）感知的易用性（perceived ease of use），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统的容易程度。孟凡静[11]采用TEM 模型和SEM 模型对可能影响个人云存储服务使用意愿的主要因素提出假设，并对这些影响因素进行分析验证，认为个人隐私风险、使用规范及复杂性是影响个人云存储服务使用意愿的主要因素，个人云存储服务应在技术服务体系上加强安全保障机制，在政策上健全相关法律规定。郭帅兵[12]通过问卷调查，结合SPSS 和AMOS 软件，实证分析了个人云存储服务的感知利得和感知利失对感知价值、使用意愿的影响，提出要加大对功能有用性和娱乐性的推广宣传，吸引更多的用户使用个人云存储服务。

在国外的研究中，Opitz[13]使用了一个修改后版本的通用技术接受模型TAM2研究了德国IT 部门的云存储服务行为，将实际系统使用作为因变量，使用意图、感知有用性、感知易用性、社会规范、形象、工作相关作为调节变量，这些研究结果推进了理论发展，并有助于未来的研究，还提供了一个结构化的和更系统的方法研究云服务供应商如何建立他们的服务，促进他们的市场。Yang[14]基于任务技术匹配理论在台湾进行抽样调查分析个人云存储服务的影响因素，提出隐私保护的风险和隐私政策风险的云存储服务会对用户感知有用性和持续的意图产生负面的干扰影响。

3.2.2　扩展式研究

扩展式研究不涉及对最初始模型的改动，这类研究主要是在保留原始模型的基础上，增加相关变量之后进行研究，典型的例子有基于TAM 的扩展研究和基于UTAUT 的扩展研究。

由于TAM 模型的局限性，感知有用性和感知易用性的外部影响因素在TAM 模型中并没有得到完全的探索和研究，单凭TAM 模型并不能完整地解释和分析用户对云存储服务的接受和使用行为。因此，相关研究人员通常会加入DOI、SCT 等理论的核心变量作为模型的外部变量，以对TAM 模型做进一步的细化和扩展研究。Shin[15]在TAM 模型的基础上加入了行为目的和主观规范这两个变量，探讨云存储服务在政府机构的主要特点，调查了公共机构工作的用户看法。结果表明，用户的意图和行为在很大程度上影响了感知功能的云服务，这些功能也被发现是显著的云计算的有效性和易用性。Hung 等人[16]认为，主观规范（subjective norm，SN）的信念结构可以进一步扩展为外部影响、人际影响等。Suki 等人[17]和Ozkan 等人[18]的研究发现人际影响会对用户的主观规范产生显著的正向影响，但外部影响所起的作用几乎可以忽略。

基于UTAUT 的扩展研究，其实就是在计划行为理论（TPB）的基础上再引入一些用于预测用户个体行为的额外变量，作为第三层变量对用户云存储服务的行为意向进行解释。技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）是Venkatesh[19]等在对历年用户接受相关研究模型进行综合分析比较的基础上，基于用户使用信息技术意图的研究，吸收并整合计划行为理论（PRA）、技术接受模型（TAM）、社会认知理论（SCT）等八个理论及其扩展而提出的，包括四个核心变量：绩效期望、付出期望、社会影响和配合情况，目前该模型已广泛应用于用户认知行为的研究中。Cao 等人[20]结合云存储服务的独特性，修改技术的接受和使用的统一理论（UTAUT）模型，增加社会影响这一外部变量，评估云存储服务在中国特别是中国企业的应用，研究结果表明，感知风险、个人创新性、绩效期望、努力期望、社会影响对个人使用意愿的影响显著，用户使用意愿和外部便利条件对使用行为有显著影响。曹越[21]在UTAUT 模型的基础上，结合云存储服务的特点，引入感知风险、感知费用、个人创新性三个影响因素，提出云存储服务用户采纳模型，并通过实证方法进行验证。结果表明，感知费用对于用户采纳意图的影响不显著，感知风险、个人创新性对个人使用意愿的影响显著，而性别、经验对云存储服务采纳没有显著影响。

3.2.3　组合式研究

与扩展式研究相似，组合式研究涉及的理论模型一般在两种以上，这类研究主要用于比较和确定各变量对用户对云存储服务使用意向所产生的影响程度，根据验证结果可以对各变量的影响效果作出简单的排序。

国外比较典型的组合式研究有Cegielski[22]和Lian[23]的研究。Ratten[24]结合TAM 和SCT 模型，基于涉及隐私和消费者创新性对消费者在云存储技术的形成技术创新采纳的影响，研究云存储服务行为中中美的对比研究。假设感知有用性、感知易用性、隐私顾虑、消费者创新精神分别对中国和美国用户云存储的使用意图有影响，研究结果表明，美国和中国消费者采用云存储服务的相似性要多于差异性，绩效期望、感知有用性和感知易用性可以帮助预测在美国和中国使用云存储服务的意图，但消费者的创新是在美国比在中国消费者中采用技术创新的更好的指标，社会影响力可以通过影响家人和朋友的社交网络来影响消费者对云存储服务的使用意图。Shin[25]等人结合TAM 和TRA 模型研究了用户云存储服务的体验感知。该研究以韩国的云存储终端用户市场为研究背景，定量分析显示这些服务，特别是作为一个基础服务（IaaS）的消费者采纳行为，用贝叶斯混合Logit 模型和多元Probit 模型分析一个联合调查来收集数据。从这一分析中发现，服务费和稳定性是影响用户云存储服务体验的最关键的因素，还分析了价格、稳定性和存储容量等云存储核心属性对终端设备和IaaS 之间的关系，表明更大的存储容量的移动设备，如笔记本电脑比台式机更重要。

在国内的研究中，孙振曦[26]基于技术接受模型及任务技术匹配理论的整合理论研究了个人云存储软件使用意向的影响因素，从任务与技术匹配的角度来解释用户对于云存储认知信念以及使用意向的影响，结果表明，个人云存储的使用意向受到新技术背景下任务与技术特征的共同影响。TTF（任务技术适配模型Task-Technology Fit）和TAM 是用户行为研究非常有影响力的两种模型，但他们的关注重点是有所不同的，TTF 的研究关注的焦点在于使用行为或促进使用的绩效，而TAM 的应用则更加关注意向和实际使用。TAM 的不足在于缺少对于任务的关注，对感知有用性在某种程度上的含义不够明确，而TTF 模型的优势在于技术任务匹配与交互的高度重视，但是缺少对用户信念的关注，而如果将两者结合将是一个很好的模型。

3.2.4　整合式研究

与其他的研究相比，整合式研究是所有研究中比较复杂的一种，在构建研究模型的过程中，除了需要整合来自不同理论模型的变量之外，还要对各变量之间的相互关系重新进行设定，之后再进行实证研究。比较典型的整合式研究有Alruwaie 等人[26]和Stamati 等人[27]的研究。Gupta 等人[28]以前人的研究结果为基础，分析中小企业的云存储服务采纳行为，他们将安全和隐私、可靠性、成本节约、易用性、共享和协同等变量进行整合，构建出一个新的研究模型，这些变量来自于SCT、DOI、TRA 等模型，同时对这几个研究变量之间的相互关系进行了重新设定。最终得出结论认为，易用性是企业关注的最大有利因素，其次是安全和隐私，然后是降低成本，第四个因素可靠性是可以被忽略的，由于中小企业不认为云存储可靠，因此并不想使用云共享和协同服务。刘金芝[29]等人基于之前的研究提出了一种基于云存储的可生存存储服务模型，文中对模型架构进行了详细设计和构造，并采用了一种存储服务模型可用性的度量方法进行了分析，该方法为资源分配失效概率模型，通过分析认为所提出的可生存云存储服务模型能够满足较高的可生存性的需要，为云存储服务领域的研究提供了新的思路。

4　研究主题分析

从性能需求上来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全性、可靠性、存储效率等指标，而且由于云存储用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务将面临更大的技术挑战。本章从个人云存储服务使用、企业云储存产品的应用、云存储服务的安全性和实现技术这几个方面对云存储服务的研究主题进行分析。

4.1　云存储服务的使用(www.daowen.com)

随着云存储服务产品种类的增加、功能的提高和成本的下降，个人用户对其存储个人信息方面的需求越来越高，个人云存储是在个人信息管理云时代下新发展出来的一种管理模式，用户可以在云服务器上将个人信息存储在云端，在任何有网络的状态下都可以对信息进行存取。1945年，Vannevar Bush 在他的文章“As We May Think”中首次提出“个人信息管理”的思想[30]，如今，个人云存储用户数量上升非常快，对云存储服务的研究也引起了众多学者的关注。本文所研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有13篇英文文献、6篇中文文献涉及个人云存储服务的使用，目前对用户云存储服务的研究开始展开，但对用户对云存储服务的评价及使用中存在的问题研究的反馈比较少。

国外的相关研究文献比较少，Gracia-Tinedo 等人[31]以DropBox、Box 和SugarSync 这三个云存储产品为基础，研究其重要的性能差异、供应商、传输速度的日常模式及突然发生服务故障，来分析个人云存储用户的关注指标，帮助用户了解这些服务的性质。Zeithaml 等人[32]指出利用服务质量评价可以对个体重复某一行为的意向进行预测，对个人云存储服务的使用状况进行了说明，文中的研究方法和研究结果可以对目前个人云存储服务的研究提供一些参考。个人云存储服务正在逐渐普及，市场上越来越多的供应商提供廉价的存储空间，云存储将很快产生大量的互联网流量，但是很少有人知道这样的系统的体系结构和性能，以及他们必须面对的工作量，Drago[33]连续42天收集了Dropbox 和YouTube 用户使用网络流量的对比，反映网络用户在不用环境中的工作量。

在国内的文献中，主要是在模型建立的基础上研究影响和提高个人云存储服务的因素，结合云存储的发展现状，为改善云存储服务提出建议。贺博[34]介绍了云存储市场的发展状况，列举了部分个人云存储的代表产品（Dropbox、iCloud、GoogleDrive 等），同时描述了这些代表产品的特征。占南[35]等人主要是以美国顾客满意度指数为理论基础构建个人云存储用户满意度概念模型，探讨影响个人云存储服务用户满意度的主要因素，提出为优化和提升个人云存储服务应该树立良好的品牌形象和完善用户体验，提升行业的服务质量。周耀林[36]等人研究了基于个人云存储服务的数字存档策略，认为采用个人云存储产品实现个人数字存档能够降低存档成本、利于存档的集中管理并且存档安全性较高。

4.2　云存储产品的应用

近年来，随着移动互联网的迅速发展，许多业内著名的互联网公司不约而同地将目光集中在云存储市场，云存储公司频频获得风投青睐，市场逐渐升温。亚马逊、微软、苹果等企业巨头早已推出了云存储服务，随后谷歌公司也正式推出在线存储服务Google Drive。云存储市场前景广阔，在国内，目前腾讯、百度、360、迅雷、新浪、盛大、金山等公司也已相继推出了云存储和网盘服务。

国外对于云存储产品设计类的文章比较多，Gonzalez[37]等人开发了一个SkyCDS 原型，采用合成的工作量和实际案例评估的痕迹，通过使用模拟工具，基于特征的指标评估了订阅排队模式。评估结果显示了SkyCDS 性能方面的可行性、可靠性和存储空间的盈利能力，它也显示了通过风险评估这种新的方式来比较的存储及传递选项。也有文章对现有云存储产品进行改进，提出发展方案，Han[38]对在8年间存储在Amazon S3和Glacier 的检索数据的成本分析进行了详细的讨论，对Amazon S3和Glacier 对比其他的云存储解决方案的独特性和优势比较，分析表明云存储在数字保存方面可以是非常有用的，最后提出策略建议以尽量减少使用云存储的成本。Ruiz-Alvarez[39]提出了一个新的、自动化的方法来选择最佳匹配每个数据集的一个给定的应用程序的云存储服务。Selimi[40]等人报告了一个可以永久性地在社区网络中运行的一个真正的分布式云，在那里对于实验中部署的分布式文件系统可以作为非均匀分布的云资源的一部分系统。

国内对云存储产品的研究主要是产品性能介绍等方面。如黄丽珺[41]介绍了国外的云存储服务公司Amazon、Dropbox、JustCloud、GoogleDrive 和iCloud，分别指出他们的优势和功能特殊性，随后指出国内的云存储服务起步相对较晚，但发展迅速，并介绍了国内具有代表性的几个云存储服务如115网盘、奇虎360公司推出的360安全卫士、百度公司的百度云网盘、腾讯公司的腾讯微云，并对国内外云存储产品进行了对比。宋宁等人[42]在云编辑概念界定的基础上，以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（OneDrive）的云存储服务为例，对云编辑这一功能在不同云存储服务中进行深入对比分析，指出其目前云编辑保存实时性不够，并提出相应建议。也有研究云存储服务条款对用户的影响，如张琳[43]以Google 公司的在线存储服务Google Drive 的用户条款所引发的争议为切入点，分析云存储服务提供商有可能会对用户自有的版权产生侵害的表现形式，并结合我国现行著作权方面的法律，建议国家应明确有关网络数字版权的相关条文以适应云存储时代的需求。张建莉[44]介绍了云存储技术在高校信息化建设中的应用分析。汤伟[45]对高校图书馆随书光盘云存储服务模式进行了研究，构建了随书光盘云存储服务模式，并对该模式的重要组成部分以及功能进行了探讨。吴永琢[46]指出了云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用，为云存储产品的应用提出新的研究方向。

4.3　云存储服务安全与实现技术

随着云存储市场的竞争日益激烈，各大云存储服务提供商均推出了自己的云存储服务，并向数据用户承诺安全保障，但是发展现状并不理想。云存储发展过程中反复出现的设备故障、服务时延、数据丢失、认证错误等给云存储服务带来信息危机，推动云存储普及的关键因素之一是可靠性，当服务缺乏必要的可靠性时势必然会阻碍云存储服务的广泛应用。目前云存储技术的发展态势以及取得的成果已经初步得到各个国家主要政府机构的认同，这对云存储服务的推广和应用带来极大的帮助，与此同时，伴随云存储服务推广而产生的各项安全问题同样也得到广泛的关注。在本文研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有20篇英文文献、9篇中文文献是从云存储的安全和技术角度进行研究，说明目前云存储服务的安全和技术方面在国内外都是热门的研究方向。

4.3.1　云存储服务的安全性

国外的文章侧重于研究安全体系的构建来解决现有云存储服务的安全性漏洞，Chen[47]等人认为缺乏保障数据安全是一个致命的缺陷，导致用户强烈的不信任云存储服务能为用户带来方便、跨设备和实际应用，因此提出并实现SecureDropbox 系统构建一个安全的体系结构包括密钥生成、密钥管理、加密文件，并同步模块来防止数据泄露风险。也有文章提出一些协议来保护用户隐私，如Jiang[48]提出一种新的方法来构建高效的不经意的关键字搜索（OKS）协议，它允许快速搜索相对较短的密文，同时提供可证明的私密性强的用户和云存储服务供应商，定义一个分隔不经意的关键字搜索（Doks）协议实现不经意的关键字搜索与关键词密文的大小不变，这是显然小于先前批准的协议，该方法显著提高了现有批准协议的隐私和效率。

国内的文章更多的是以综述的形式来研究，首先对云计算和云存储的概念和结构进行介绍，然后对云存储的安全性提出担忧。谢峰[49]认为云存储透过将文件复制并且存在不同的服务器，解决了这个潜在的硬件损坏的难题，而且云存储不单独依赖于某一台服务器、扩容性高，虽然许多云存储厂商提供的云存储服务都支持在数据传输过程中对数据进行加密和对静态数据进行加密，但是用户也会担心自己会过度依赖于某家厂商，如果某家存储服务供应商突然倒闭，缺乏通用的API 就可能会引发许多问题。相对于国内的文章来说，国外的文章更加侧重于去解决问题，会对现有的安全性问题提出改进模型，而国内的文章则更加关注事实的陈述，大多是对云存储服务的概念和存在的问题进行介绍，但并没有提出比较有建设性的参考意见。李晖[50]等人对云存储数据安全和隐私保护技术方向的研究进展进行综述，并指出现在云存储服务需要解决的关键问题。

4.3.2　云存储服务实现技术

为了使存储数据稳定在分布式云存储系统很长一段时间，通常采用冗余的想法：复制和擦除代码。Castro 和Liskov[51]使用状态机复制技术构建一个文件存储系统，该系统可以容忍错误，但这种机制不需要考虑保密的问题和增加存储成本。虽然能将数据长久地存储起来，然而，这种操作方式非常不适合分布式存储服务器在云端独立地处理大量数据。一个简单的解决方案是使用用户密钥来加密该文件，但作为用户处理的关键环节它是有风险的。一旦密钥被丢失或泄露，用户就无法读取数据。同时，依靠用户密钥作为唯一的密钥可能导致管理问题，因为它仅仅由用户保管，一旦密钥被窃取，就会增加数据泄露的风险。实现云存储服务的完整性最直接的方法是下载所有用户的数据，然后检查他们，但这显然会花费大量的带宽和资源。远程数据检查（RDC）是一种非常有效的方法。Kiani[52]提出了一种不需要隐私保护的分布式的云环境分析方案。Ateniese[53]提出了RDC 协议，使用户不需要云服务器就可以实现数据下载。Gazzoni Filho 和Barreto[54]提出了一种基于RSA 杂凑函数的数据完整性协议可以提供远程数据的完整性验证，但是该系统的鲁棒性太弱。Luo[55]等人提出了一种基于HALS 和RSA 的由第三方审计数据完整性验证协议的签名，但它并不适合于分布式网络。Gohel 和Gohil[56]提出了一种利用元数据来在云端检查数据的完整性，这些系统可以为防止云服务提供商修改数据提供远程数据检查。Hao[57]实现了数据的动态和可公开验证性，但不能防止服务器泄露数据上下文，如果数据块被损坏，则无法恢复数据，为了实现外包数据的隐私性和保密性，主要可以采用数据加密技术，数据被用户进行加密，然后用户发送加密的数据存储服务。

在国内对云存储技术的研究中，崔勇[58]等人着眼于移动应用数据共享，探讨了整合产品线的需求、实现方法和发展现状，研究了移动云存储服务主流架构、文件同步协议和优化技术这些关键技术。实验设计了测试床，测试目前主流云服务的优化技术实现情况和移动客户端性能，结果显示，移动云存储服务的优化技术对移动客户端性能产生重大影响。陈兰香[59]研究了云存储服务中可证明数据持有及恢复技术，从而明确在云存储环境下可证明数据持有及恢复技术的研究方向。

5　总　结

随着科技的发展和大数据概念的兴起，计算机和互联网在我们生活中的应用越来越普遍，促进了云计算和云存储技术的不断发展，云存储作为一个新兴的研究和应用领域，由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。但是在云存储应用的过程中，数据安全性、可靠性、数据稳定性等问题依然是许多云存储用户重点关心的问题。目前，云存储服务研究已取得一定的成果，但还处于研究的初始阶段，通过分析得到以下结论。

（1）个人云存储服务的研究较少，但将成为未来一个重要的研究主题。从云存储服务的研究主题中可以看出，当前研究集中在企业的云存储服务行为，对个人云存储服务的使用状况研究并不多，这是因为云存储最初是在企业和政府机构中进行推广和应用的，但随着大量面向个人用户的云存储服务产品出现，如国外的iCloud、Google Doc，国内的百度云盘、腾讯微云等。目前个人云存储市场及发展状况研究尚有，但不够详细和深入，未跟上时间发展变化；另外，针对用户的研究开始有所涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的采纳上，对用户使用中的问题、用户使用后的反馈研究较少，且研究偏宏观方面，不够深入细致。随着信息系统网络的不断发展和大数据概念的兴起，云计算也逐渐走入到人们日常生活、工作中，促使我们从一个桌面系统为中心的应用模型开始向以网络为中心的应用模型进行转变，传统的存储方式由于容量小、携带不方便等原因已经不能满足用户的需求，而个人云存储服务可以满足这种变化，个人云应用将用户的信息存放在云端，将会是未来云计算发展的一个重要方向。因此，需要研究个人消费者云存储服务行为，并将这些行为进行分析运用到实际的生产中，如个人云存储、云游戏、云视频等，这将成为未来研究的一个重要主题。

（2）调查方法的多样性和严谨性。目前，云存储服务的研究特别是国内文献的研究大部分都采用问卷调查方法对实证模型进行检验。因此，在研究过程中，需要收集一定的样本数据，样本选取的过程中需要考虑样本是否具备代表性，样本量的大小、统计工具是否适合，内部效度和外部效度是否符合要求等，这些都会对最后的分析产生影响。有些研究由于抽样存在难度，导致样本数量不够大、调查对象不够全面、样本结构存在缺陷、统计数据缺乏普遍性等，这些都是云存储服务中需要完善的重要问题。还有部分文献采用访谈的调查方法，不同样本的选取和访谈内容的设定都会对研究产生很大的影响，使得这种方法很容易存在偏差。因此，我们在获取数据的过程中不应该只拘泥于问卷调查和访谈，而应该寻求调查方法的多样性，如用爬虫软件获取数据等，同时也要保证数据的严谨性和可靠性。此外，还应当尽可能地在不同情境下进行实证检验，尽可能地选择最合适的样本，同时扩大样本量，不断提高研究的普适性，以确保研究结果的科学性。

（3）需要构建符合云存储服务技术特征的实证模型。已有研究表明，传统IT 采纳行为模型不足以解释云存储服务行为，为了更好地解释云存储行为，许多学者构建了云存储服务行为模型，但大多数模型是对已有行为理论或模型直接进行使用或进行简单修改后使用，再根据具体情境增删或修正某些影响因素的概念和内涵，展开实证研究。较少关注云计算环境下用户需求的变化和云服务的特征，问题针对性不强，模型解释率不高，导致研究结果比较宽泛，对云存储服务实践的指导意义不大。而且依赖于经典的理论模型在一定程度上也存在弊端，那就是容易将来源于不同理论模型的影响因素简单地整合到一个模型中，使得模型的构建和因素的识别过于简单化，或者没有充分挖掘其他新的潜在影响因素。因此，在未来的研究里，应依据云计算技术特征和应用特征，选择合适的理论，从而构建出专门针对云存储服务的实证研究模型，而不是简单地依赖于以往的理论模型。

（4）云存储服务供应商应选择特定群体加强对云存储服务的宣传。个体因素是影响云存储服务的微观因素，包括个人创新精神、技术能力、满意度、人口数据等因素。此外，许多研究者将人口数据作为云存储的调节变量，发现个人特征，如年龄、性别等会对云存储服务产生影响，年轻消费者和高收入消费者更关注云服务的技术属性，包括服务费用、存储能力、稳定性、上传文件大小等。目前云存储服务的使用越来越广泛，用户群体也越来越来多，但是主要的用户群体还是集中在年轻人，特别是学生，云存储服务供应商可以将年轻人作为重点销售群体，有针对性地进行云存储服务宣传，并及时了解年轻用户的使用需求来对云存储产品进行改进，这样将更加有利于云存储产品的广泛使用。

（5）在云存储服务给人们带来方便的同时，必须加强对云存储服务安全隐患的重视。如今人们对云计算与云存储服务的应用越来越多，对其依赖也越来越强，在每一个人的手机或是电脑上几乎都有云服务，云存储服务的发展为互联网的发展提供了动力，同时也改变了我们的上网习惯，方便了我们的工作和学习。可是云计算与云存储也存在着一些问题，我们将许多的个人信息存储在那些网络公司的机器上，这些数据完全由这些公司保管，我们将考虑这些公司的公信力，在我们不知情的情况下会不会将我们的个人信息泄露，这些公司是否有足够的安全保障，保护我们的个人信息。为了解决这些隐患，个人和云存储供应商都必须有所行动。我国电信运营商应加快云计算相关技术的研究和投入，积极试点研究，积极参与行业合作，积极引入已经成熟的云计算技术。为了确保用户数据安全防止第三方盗用，我们可以通过加密的方式来实现。同时还需要解决公司自身的问题，必须加强监督，确保公司设备正常，避免公司自身操作失误，未来的研究中必须在这些隐患上下工夫，这是对云存储服务最基本的要求，只有这样云计算与云存储才能健康发展。

云存储服务研究虽然处于初始阶段，但已经成为研究的热点，取得了一定的研究成果，随着云计算市场的发展，云存储服务作为一个社会现实问题，必将得到深入研究和探索。本文对国内外云存储服务行为研究现状进行分析，希望对我国云计算市场发展和云存储服务行为研究提供参考。

参考文献

[1]艾媒咨询集团.2014年中国个人云存储行业及用户行为研究报告[R].北京：艾媒咨询集团，2014，12.

图5　研究理论应用频次分布

[2]张静.中国云计算市场现状及展望[J].中国公共安全，2012（21）.

3.2　理论应用分析

[3]“Announcing Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2)-beta”.Amazon.com.2006-08-24.

[4]Mell P M，Grance T.The nist definition of cloud computing [J].Communications of the Acm，2011，53(6): 50-50.

[5]任宇宁.云计算时代的存储技术——云存储[J].科技传播，2012（2）：214-215.

[6]杨雅芬，李广建.电子政务采纳研究述评：基于公民视角[J].中国图书馆学报，2014，40（1）：73-83.

借鉴杨雅芬[6]对采纳理论模型的研究方法分类，将云存储服务研究分为单一理论、理论扩展式、理论组合式、整合式四种形式。单一性研究，指仅对单一的服务理论模型的内容进行研究，或是将单一的理论模型应用到云存储领域进行实证研究；扩展式研究，这类研究模型的主体是技术接受模型本身，通常还会加入信任、感知风险、用户满意度等因素对原有模型进行细化和扩展研究；组合式研究，指对来自不同模型的核心变量进行组合，从而构建新的研究模型，在研究过程中只关注各变量对使用意向的影响过程；整合式研究，这类研究需要将来自不同理论模型的核心变量进行重新整合之后构建新的研究模型，并对模型中各变量之间的相互影响关系进行研究。按照单一性研究、扩展式研究、组合式研究、整合式研究四种理论应用形式，将典型实证类文献基础理论选用情况进行整理，分析国内外云存储服务相关文献的理论应用情况。

[7]Buckley P G.An SOR model of the purchase of an item in a store[J].Advances in Consumer Research，1991，18(1): 491-500.

3.2.1　单一性研究

[8]Warkentin M，Gefen D，Pavlou P，Rose G.Encouraging Citizen Adoption of E-Government by Building Trust [J].Electronic Markets，2002，12(3): 157-162.

[9]Alshamaila Y，Papagiannidis S，Li F.Cloud computing adoption by SMEs in the north east of England: A multi-perspective framework [J].Journal of Enterprise Information Management，2013，26(3): 250-275.

[10]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MISQuarterly，2003: 425-478.

[11]孟凡静.个人云计算使用意愿的关键影响因素分析——以个人云存储服务为例[J].河北科技师范学院学报：社会科学版，2014，13（4）：122-128.

[12]郭帅兵.基于感知价值的个人云存储服务使用意愿影响因素研究[D].北京邮电大学，2014.

研究主要指将扩展后的TOE 模型直接应用到云存储服务领域的实证研究中。TOE模　型　即　技　术（ technology ）、组　织（ organization ）、环　境（environment）模型，是Tomatzky 和Fleischer [7]对经典的创新扩散模型进行扩展之后，提出的一个更加全面的研究框架，相关应用结果也表明TOE 模型确实要优于先前的模型。TOE 模型认为，组织对一项创新技术的采纳受到技术本身特征、组织以及环境这三方面因素的影响。由于TOE 模型的这种全面性和优越性，有些学者倾向于直接使用修正过的TOE 模型对云存储服务进行研究，而不与其他的理论模型组合进行使用。Alshamaila 等人 [8]采用TOE 理论基础进行定性的探索性研究，采用半结构化面试，收集在英国东北部15个不同的中小企业和服务供应商的数据，通过研究小型到中小型企业的云存储服务过程来帮助促进云存储服务的研究。最终得出结论，影响中小企业采用云存储服务的主要因素是：相对优势、不确定性、地理限制、兼容性、可试用性，大小，高层管理人员的支持，以前的经验，创新性、行业、市场范围，供应商的努力和外部计算支持。Warkentin 等人 [9]认为TOG 模型对感知风险有着正向的影响作用，在电子商务环境下，与感知风险相关的安全和隐私问题会对在线服务的使用产生阻碍作用。

enumber_ebook=458,pagenumber_book=447" class="superscri

[13]Opitz N，Langkau T F，Schmidt N H，et al.Technology acceptance of cloud computing: empirical evidence from German IT departments [C]/ /System Science (HICSS)，201245th Hawaii International Conference on.IEEE，2012: 1593-1602.

[14]Yang H L，Lin S L.User continuance intention to use cloud storage service [J].Computers in Human Behavior，2015(52): 219-232.

[15]Hung S Y，Chang C M，Yu T J.Determinants of user acceptance of the e-Government services: The case of online tax filing and payment system [J].Government Information Quarterly，2006，23(1): 97-122.

[16]Suki N M，Ramayah T.User Acceptance of the E-Government Services in Malaysia: Structural Equation Modelling Approach[J].Interdisciplinary Journal of Information Knowledge ＆Management，2010(5).

国内主要使用TAM 模型进行单一性研究。技术接受模型（Technology Acceptance Model，TAM）是1989年Davis[10]运用理性行为理论研究用户对信息系统接受时所提出的一个模型，提出技术接受模型最初的目的是对计算机广泛接受的决定性因素做一个解释说明。技术接受模型提出了两个主要的决定因素：（1）感知的有用性（perceived usefulness），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统对他的工作效率提高的程度；（2）感知的易用性（perceived ease of use），该指标反映一个人认为使用一个具体的云存储系统的容易程度。孟凡静[11]采用TEM 模型和SEM 模型对可能影响个人云存储服务使用意愿的主要因素提出假设，并对这些影响因素进行分析验证，认为个人隐私风险、使用规范及复杂性是影响个人云存储服务使用意愿的主要因素，个人云存储服务应在技术服务体系上加强安全保障机制，在政策上健全相关法律规定。郭帅兵[12]通过问卷调查，结合SPSS 和AMOS 软件，实证分析了个人云存储服务的感知利得和感知利失对感知价值、使用意愿的影响，提出要加大对功能有用性和娱乐性的推广宣传，吸引更多的用户使用个人云存储服务。

[17]Ozkan S，Kanat I E.E-Government adoption model based on theory of planned behavior: Empirical validation [ J ].Government Information Quarterly，2011，28(4): 503-513.

[18]Shin D H.User centric cloud service model in public sectors:Policy implications of cloud services [ J ].Government Information Quarterly，2013，30(2): 194-203.

[19]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MIS Quarterly，2003: 425-478.

在国外的研究中，Opitz[13]使用了一个修改后版本的通用技术接受模型TAM2研究了德国IT 部门的云存储服务行为，将实际系统使用作为因变量，使用意图、感知有用性、感知易用性、社会规范、形象、工作相关作为调节变量，这些研究结果推进了理论发展，并有助于未来的研究，还提供了一个结构化的和更系统的方法研究云服务供应商如何建立他们的服务，促进他们的市场。Yang[14]基于任务技术匹配理论在台湾进行抽样调查分析个人云存储服务的影响因素，提出隐私保护的风险和隐私政策风险的云存储服务会对用户感知有用性和持续的意图产生负面的干扰影响。

3.2.2　扩展式研究

[21]曹越，毕新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学，2014（9）：027.

扩展式研究不涉及对最初始模型的改动，这类研究主要是在保留原始模型的基础上，增加相关变量之后进行研究，典型的例子有基于TAM 的扩展研究和基于UTAUT 的扩展研究。

[22]Cegielski C G，Jonesfarmer L A，Wu Y，et al.Adoption of cloud computing technologies in supply chains: An organizational information processing theory approach [J].International Journal of Logistics Management，2012，23(2): 184-211.

[23]Lian J W，Yen D C，Wang Y T.An exploratory study to understand the critical factors affecting the decision to adopt cloud computing in Taiwan hospital [J].International Journal of Information Management，2013，34(1): 28-36.

[24]Ratten V.A US-China comparative study of cloud computing adoption behavior: The role of consumer innovativeness，performance expectations and social influence [J].Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies，2014，6(1): 53-71.

[25]Shin J，Jo M，Lee J，et al.Strategic management of cloud computing services: Focusing on consumer adoption behavior[J].Engineering Management，IEEE Transactions on，2014，61(3): 419-427.

[26]孙振曦.个人云存储软件使用行为意向影响因素研究[D].浙江大学，2013.

由于TAM 模型的局限性，感知有用性和感知易用性的外部影响因素在TAM 模型中并没有得到完全的探索和研究，单凭TAM 模型并不能完整地解释和分析用户对云存储服务的接受和使用行为。因此，相关研究人员通常会加入DOI、SCT 等理论的核心变量作为模型的外部变量，以对TAM 模型做进一步的细化和扩展研究。Shin[15]在TAM 模型的基础上加入了行为目的和主观规范这两个变量，探讨云存储服务在政府机构的主要特点，调查了公共机构工作的用户看法。结果表明，用户的意图和行为在很大程度上影响了感知功能的云服务，这些功能也被发现是显著的云计算的有效性和易用性。Hung 等人[16]认为，主观规范（subjective norm，SN）的信念结构可以进一步扩展为外部影响、人际影响等。Suki 等人[17]和Ozkan 等人[18]的研究发现人际影响会对用户的主观规范产生显著的正向影响，但外部影响所起的作用几乎可以忽略。

[27]Alruwaie M，El-Haddadeh R，Weerakkody V.A Framework for Evaluating Citizens' Expectations and Satisfaction toward Continued Intention to Use E-Government Services [ C].Electronic Government.Springer Berlin Heidelberg，2012: 273-286.

[28]Stamati T，Karantjias A，Martakos D.Survey of citizens'perceptions in the adoption of national governmental portals[M]/ /Shareef M A，Archer N，Dutta S.E-government Service Maturity and Development: Cultural，Organizational and Technological Perspectives.IGI Global，2012.

[29]Gupta P，Seetharaman A，Raj J R.The usage and adoption of cloud computing by small and medium businesses [ J].International Journal of Information Management，2013，33(5):861-874.

[30]刘金芝，余丹，朱率率.一种新的云存储服务模型研究[J].计算机应用研究，2011，28（5）.

[31]Bush V.As we may think [J].ACM SIGPC Notes，1979，1(4): 36-44.

[32]Gracia-Tinedo R，Sanchez Artigas M，Moreno-Martinez A，et al.Actively measuring personal cloud storage [ C ]/ /Cloud Computing (CLOUD)，2013IEEE Sixth International Conference on.IEEE，2013: 301-308.

[33]Zeithaml V A，Berry L L，Parasuraman A.The behavioral consequences of service quality [J].The Journal of Marketing，1996: 31-46.

基于UTAUT 的扩展研究，其实就是在计划行为理论（TPB）的基础上再引入一些用于预测用户个体行为的额外变量，作为第三层变量对用户云存储服务的行为意向进行解释。技术接受与使用统一理论（Unified Theory of Acceptance and Use of Technology，UTAUT）是Venkatesh[19]等在对历年用户接受相关研究模型进行综合分析比较的基础上，基于用户使用信息技术意图的研究，吸收并整合计划行为理论（PRA）、技术接受模型（TAM）、社会认知理论（SCT）等八个理论及其扩展而提出的，包括四个核心变量：绩效期望、付出期望、社会影响和配合情况，目前该模型已广泛应用于用户认知行为的研究中。Cao 等人[20]结合云存储服务的独特性，修改技术的接受和使用的统一理论（UTAUT）模型，增加社会影响这一外部变量，评估云存储服务在中国特别是中国企业的应用，研究结果表明，感知风险、个人创新性、绩效期望、努力期望、社会影响对个人使用意愿的影响显著，用户使用意愿和外部便利条件对使用行为有显著影响。曹越[21]在UTAUT 模型的基础上，结合云存储服务的特点，引入感知风险、感知费用、个人创新性三个影响因素，提出云存储服务用户采纳模型，并通过实证方法进行验证。结果表明，感知费用对于用户采纳意图的影响不显著，感知风险、个人创新性对个人使用意愿的影响显著，而性别、经验对云存储服务采纳没有显著影响。

3.2.3　组合式研究

[34]Drago I，Mellia M，Munafo M M，et al.Inside dropbox:understanding personal cloud storage services [ C ]/ /Proceedings of the 2012ACM conference on Internet measurement conference.ACM，2012: 481-494.

[35]贺博，王欣.个人云存储市场发展状况分析[J].现代电信科技，2012（8）：11-14.

与扩展式研究相似，组合式研究涉及的理论模型一般在两种以上，这类研究主要用于比较和确定各变量对用户对云存储服务使用意向所产生的影响程度，根据验证结果可以对各变量的影响效果作出简单的排序。

[36]占南，谢笑，王文韬.基于ACSI 模型的个人云存储服务质量评价模型研究[J].情报杂志，2014，33（6）：187-194.

[37]周耀林，赵跃.基于个人云存储服务的数字存档策略研究[J].图书馆建设，2014，240（6）：21.

[38]Gonzalez J L，Perez J C，Sosa-Sosa V J，et al.SkyCDS: A resilient content delivery service based on diversified cloud storage[J].Simulation Modelling Practice and Theory，2015(54):64-85.

[39]Han Y.Cloud Storage for Digital Preservation: Optimal Uses of Amazon S3and Glacier [J].Library Hi Tech，2015，33(2).

[40]Ruiz-Alvarez A，Humphrey M.An automated approach to cloud storage service selection [ C ]/ /Proceedings of the 2nd International Workshop on Scientific Cloud Computing.ACM，2011: 39-48.

[41]Selimi M，Freitag F，Pueyo Centelles R，et al.Distributed Storage and Service Discovery for Heterogeneous Community Network Clouds [C]/ /Utility and Cloud Computing (UCC)，2014IEEE/ACM 7th International Conference on.IEEE，2014:204-212.

[42]黄丽珺.云存储服务的国内外比较研究[J].数字技术与应用，2014（9）：112-113.

国外比较典型的组合式研究有Cegielski[22]和Lian[23]的研究。Ratten[24]结合TAM 和SCT 模型，基于涉及隐私和消费者创新性对消费者在云存储技术的形成技术创新采纳的影响，研究云存储服务行为中中美的对比研究。假设感知有用性、感知易用性、隐私顾虑、消费者创新精神分别对中国和美国用户云存储的使用意图有影响，研究结果表明，美国和中国消费者采用云存储服务的相似性要多于差异性，绩效期望、感知有用性和感知易用性可以帮助预测在美国和中国使用云存储服务的意图，但消费者的创新是在美国比在中国消费者中采用技术创新的更好的指标，社会影响力可以通过影响家人和朋友的社交网络来影响消费者对云存储服务的使用意图。Shin[25]等人结合TAM 和TRA 模型研究了用户云存储服务的体验感知。该研究以韩国的云存储终端用户市场为研究背景，定量分析显示这些服务，特别是作为一个基础服务（IaaS）的消费者采纳行为，用贝叶斯混合Logit 模型和多元Probit 模型分析一个联合调查来收集数据。从这一分析中发现，服务费和稳定性是影响用户云存储服务体验的最关键的因素，还分析了价格、稳定性和存储容量等云存储核心属性对终端设备和IaaS 之间的关系，表明更大的存储容量的移动设备，如笔记本电脑比台式机更重要。

[43]宋宁，张志林，张聪.基于云存储服务的云编辑功能实现探析——以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（One Drive）云存储服务为例[J].中国编辑，2014（6）：010.

[44]张琳，王一茹.试析云存储服务提供商对用户自有版权的保护——Google 公司的在线存储服务Google Drive 引发的思考[J].攀枝花学院学报：综合版，2014，31（1）：10-13.

[45]张建莉.云存储技术在高校信息化建设中的应用分析[J].科技视界，2012（28）：216-216.

[46]汤伟.高校图书馆随书光盘云存储服务模式研究[J].图书情报工作，2013（2）.

在国内的研究中，孙振曦[26]基于技术接受模型及任务技术匹配理论的整合理论研究了个人云存储软件使用意向的影响因素，从任务与技术匹配的角度来解释用户对于云存储认知信念以及使用意向的影响，结果表明，个人云存储的使用意向受到新技术背景下任务与技术特征的共同影响。TTF（任务技术适配模型Task-Technology Fit）和TAM 是用户行为研究非常有影响力的两种模型，但他们的关注重点是有所不同的，TTF 的研究关注的焦点在于使用行为或促进使用的绩效，而TAM 的应用则更加关注意向和实际使用。TAM 的不足在于缺少对于任务的关注，对感知有用性在某种程度上的含义不够明确，而TTF 模型的优势在于技术任务匹配与交互的高度重视，但是缺少对用户信念的关注，而如果将两者结合将是一个很好的模型。

re research streams [J].Journal of the Association for I

3.2.4　整合式研究

[48]Chen M Y，Liu C W，Hwang M S.SecureDropbox: a file encryption system suitable for cloud storage services [C]/ /Proceedings of the 2013ACM Cloud and Autonomic Computing Conference.ACM，2013: 21.

[49]Jiang Z T，Liu L.Secure Cloud Storage Service with an Efficient DOKS Protocol [C]/ /Services Computing (SCC)，2013IEEEInternational Conference on.IEEE，2013: 208-215.

[50]谢峰，刘妹娟.浅析云存储信息服务的发展现状及隐忧[J].科技信息，2011（10）：638，640.

[51]李晖，孙文海，李凤华，等.公共云存储服务数据安全及隐私保护技术综述[J].计算机研究与发展，2014，51（7）：223.

[52]Kiani S L，Anjum A，Bessis N，et al.Energy conservation in mobile devices and applications: A case for context parsing，processing and distribution in clouds [J].Mobile Information Systems，2013，9(1): 1-17.

[27]的研究。Gupta 等人 [28]以前人的研究结果为基础，分析中小企业的云存储服务采纳行为，他们将安全和隐私、可靠性、成本节约、易用性、共享和协同等变量进行整合，构建出一个新的研究模型，这些变量来自于SCT、DOI、TRA 等模型，同时对这几个研究变量之间的相互关系进行了重新设定。最终得出结论认为，易用性是企业关注的最大有利因素，其次是安全和隐私，然后是降低成本，第四个因素可靠性是可以被忽略的，由于中小企业不认为云存储可靠，因此并不想使用云共享和协同服务。刘金芝 [29]等人基于之前的研究提出了一种基于云存储的可生存存储服务模型，文中对模型架构进行了详细设计和构造，并采用了一种存储服务模型可用性的度量方法进行了分析，该方法为资源分配失效概率模型，通过分析认为所提出的可生存云存储服务模型能够满足较高的可生存性的需要，为云存储服务领域的研究提供了新的思路。

4　研究主题分析

[53]Ateniese G，Burns R，Curtmola R，et al.Provable data possession at untrusted stores [C]/ /Proceedings of the 14th ACM Conference on Computer and Communications Security.Acm，2007: 598-609.

从性能需求上来看，云存储服务首先需要考虑的是数据的安全性、可靠性、存储效率等指标，而且由于云存储用户规模大、服务范围广、网络环境复杂多变等特点，实现高质量的云存储服务将面临更大的技术挑战。本章从个人云存储服务使用、企业云储存产品的应用、云存储服务的安全性和实现技术这几个方面对云存储服务的研究主题进行分析。

4.1　云存储服务的使用

[54]Gazzoni Filho D L，Barreto P S L M.Demonstrating data possession and uncheatable data transfer [J].IACR Cryptology ePrint Archive，2006: 150.

[55]Luo W，Bai G.Ensuring the data integrity in cloud data storage[C]/ /Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)，2011IEEE International Conference on.IEEE，2011: 240-243.

[56]Gohel M R，Gohil B N.A new data integrity checking protocol with public verifiability in cloud storage [ M ]/ /Trust Management VI.Springer Berlin Heidelberg，2012: 240-246.

随着云存储服务产品种类的增加、功能的提高和成本的下降，个人用户对其存储个人信息方面的需求越来越高，个人云存储是在个人信息管理云时代下新发展出来的一种管理模式，用户可以在云服务器上将个人信息存储在云端，在任何有网络的状态下都可以对信息进行存取。1945年，Vannevar Bush 在他的文章“As We May Think”中首次提出“个人信息管理”的思想[30]，如今，个人云存储用户数量上升非常快，对云存储服务的研究也引起了众多学者的关注。本文所研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有13篇英文文献、6篇中文文献涉及个人云存储服务的使用，目前对用户云存储服务的研究开始展开，但对用户对云存储服务的评价及使用中存在的问题研究的反馈比较少。

[57]Hao Z，Zhong S，Yu N.A privacy-preserving remote data integrity checking protocol with data dynamics and public verifiability [ J].Knowledge and Data Engineering，IEEE transactions on，2011，23(9): 1432-1437.

[58]崔勇，赖泽祺，缪葱葱.移动云存储服务关键技术研究[J].中兴通讯技术，2015（2）.

[59]陈兰香，许力.云存储服务中可证明数据持有及恢复技术研究[J].计算机研究与发展，2012（S1）：19-25.

【作者简介】

国外的相关研究文献比较少，Gracia-Tinedo 等人[31]以DropBox、Box 和SugarSync 这三个云存储产品为基础，研究其重要的性能差异、供应商、传输速度的日常模式及突然发生服务故障，来分析个人云存储用户的关注指标，帮助用户了解这些服务的性质。Zeithaml 等人[32]指出利用服务质量评价可以对个体重复某一行为的意向进行预测，对个人云存储服务的使用状况进行了说明，文中的研究方法和研究结果可以对目前个人云存储服务的研究提供一些参考。个人云存储服务正在逐渐普及，市场上越来越多的供应商提供廉价的存储空间，云存储将很快产生大量的互联网流量，但是很少有人知道这样的系统的体系结构和性能，以及他们必须面对的工作量，Drago[33]连续42天收集了Dropbox 和YouTube 用户使用网络流量的对比，反映网络用户在不用环境中的工作量。

在国内的文献中，主要是在模型建立的基础上研究影响和提高个人云存储服务的因素，结合云存储的发展现状，为改善云存储服务提出建议。贺博[34]介绍了云存储市场的发展状况，列举了部分个人云存储的代表产品（Dropbox、iCloud、GoogleDrive 等），同时描述了这些代表产品的特征。占南[35]等人主要是以美国顾客满意度指数为理论基础构建个人云存储用户满意度概念模型，探讨影响个人云存储服务用户满意度的主要因素，提出为优化和提升个人云存储服务应该树立良好的品牌形象和完善用户体验，提升行业的服务质量。周耀林[36]等人研究了基于个人云存储服务的数字存档策略，认为采用个人云存储产品实现个人数字存档能够降低存档成本、利于存档的集中管理并且存档安全性较高。

4.2　云存储产品的应用

近年来，随着移动互联网的迅速发展，许多业内著名的互联网公司不约而同地将目光集中在云存储市场，云存储公司频频获得风投青睐，市场逐渐升温。亚马逊、微软、苹果等企业巨头早已推出了云存储服务，随后谷歌公司也正式推出在线存储服务Google Drive。云存储市场前景广阔，在国内，目前腾讯、百度、360、迅雷、新浪、盛大、金山等公司也已相继推出了云存储和网盘服务。

国外对于云存储产品设计类的文章比较多，Gonzalez[37]等人开发了一个SkyCDS 原型，采用合成的工作量和实际案例评估的痕迹，通过使用模拟工具，基于特征的指标评估了订阅排队模式。评估结果显示了SkyCDS 性能方面的可行性、可靠性和存储空间的盈利能力，它也显示了通过风险评估这种新的方式来比较的存储及传递选项。也有文章对现有云存储产品进行改进，提出发展方案，Han[38]对在8年间存储在Amazon S3和Glacier 的检索数据的成本分析进行了详细的讨论，对Amazon S3和Glacier 对比其他的云存储解决方案的独特性和优势比较，分析表明云存储在数字保存方面可以是非常有用的，最后提出策略建议以尽量减少使用云存储的成本。Ruiz-Alvarez[39]提出了一个新的、自动化的方法来选择最佳匹配每个数据集的一个给定的应用程序的云存储服务。Selimi[40]等人报告了一个可以永久性地在社区网络中运行的一个真正的分布式云，在那里对于实验中部署的分布式文件系统可以作为非均匀分布的云资源的一部分系统。

国内对云存储产品的研究主要是产品性能介绍等方面。如黄丽珺[41]介绍了国外的云存储服务公司Amazon、Dropbox、JustCloud、GoogleDrive 和iCloud，分别指出他们的优势和功能特殊性，随后指出国内的云存储服务起步相对较晚，但发展迅速，并介绍了国内具有代表性的几个云存储服务如115网盘、奇虎360公司推出的360安全卫士、百度公司的百度云网盘、腾讯公司的腾讯微云，并对国内外云存储产品进行了对比。宋宁等人[42]在云编辑概念界定的基础上，以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（OneDrive）的云存储服务为例，对云编辑这一功能在不同云存储服务中进行深入对比分析，指出其目前云编辑保存实时性不够，并提出相应建议。也有研究云存储服务条款对用户的影响，如张琳[43]以Google 公司的在线存储服务Google Drive 的用户条款所引发的争议为切入点，分析云存储服务提供商有可能会对用户自有的版权产生侵害的表现形式，并结合我国现行著作权方面的法律，建议国家应明确有关网络数字版权的相关条文以适应云存储时代的需求。张建莉[44]介绍了云存储技术在高校信息化建设中的应用分析。汤伟[45]对高校图书馆随书光盘云存储服务模式进行了研究，构建了随书光盘云存储服务模式，并对该模式的重要组成部分以及功能进行了探讨。吴永琢[46]指出了云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用，为云存储产品的应用提出新的研究方向。

4.3　云存储服务安全与实现技术

随着云存储市场的竞争日益激烈，各大云存储服务提供商均推出了自己的云存储服务，并向数据用户承诺安全保障，但是发展现状并不理想。云存储发展过程中反复出现的设备故障、服务时延、数据丢失、认证错误等给云存储服务带来信息危机，推动云存储普及的关键因素之一是可靠性，当服务缺乏必要的可靠性时势必然会阻碍云存储服务的广泛应用。目前云存储技术的发展态势以及取得的成果已经初步得到各个国家主要政府机构的认同，这对云存储服务的推广和应用带来极大的帮助，与此同时，伴随云存储服务推广而产生的各项安全问题同样也得到广泛的关注。在本文研究的38篇英文文献、18篇中文文献中，有20篇英文文献、9篇中文文献是从云存储的安全和技术角度进行研究，说明目前云存储服务的安全和技术方面在国内外都是热门的研究方向。

4.3.1　云存储服务的安全性

国外的文章侧重于研究安全体系的构建来解决现有云存储服务的安全性漏洞，Chen[47]等人认为缺乏保障数据安全是一个致命的缺陷，导致用户强烈的不信任云存储服务能为用户带来方便、跨设备和实际应用，因此提出并实现SecureDropbox 系统构建一个安全的体系结构包括密钥生成、密钥管理、加密文件，并同步模块来防止数据泄露风险。也有文章提出一些协议来保护用户隐私，如Jiang[48]提出一种新的方法来构建高效的不经意的关键字搜索（OKS）协议，它允许快速搜索相对较短的密文，同时提供可证明的私密性强的用户和云存储服务供应商，定义一个分隔不经意的关键字搜索（Doks）协议实现不经意的关键字搜索与关键词密文的大小不变，这是显然小于先前批准的协议，该方法显著提高了现有批准协议的隐私和效率。

国内的文章更多的是以综述的形式来研究，首先对云计算和云存储的概念和结构进行介绍，然后对云存储的安全性提出担忧。谢峰[49]认为云存储透过将文件复制并且存在不同的服务器，解决了这个潜在的硬件损坏的难题，而且云存储不单独依赖于某一台服务器、扩容性高，虽然许多云存储厂商提供的云存储服务都支持在数据传输过程中对数据进行加密和对静态数据进行加密，但是用户也会担心自己会过度依赖于某家厂商，如果某家存储服务供应商突然倒闭，缺乏通用的API 就可能会引发许多问题。相对于国内的文章来说，国外的文章更加侧重于去解决问题，会对现有的安全性问题提出改进模型，而国内的文章则更加关注事实的陈述，大多是对云存储服务的概念和存在的问题进行介绍，但并没有提出比较有建设性的参考意见。李晖[50]等人对云存储数据安全和隐私保护技术方向的研究进展进行综述，并指出现在云存储服务需要解决的关键问题。

4.3.2　云存储服务实现技术

为了使存储数据稳定在分布式云存储系统很长一段时间，通常采用冗余的想法：复制和擦除代码。Castro 和Liskov[51]使用状态机复制技术构建一个文件存储系统，该系统可以容忍错误，但这种机制不需要考虑保密的问题和增加存储成本。虽然能将数据长久地存储起来，然而，这种操作方式非常不适合分布式存储服务器在云端独立地处理大量数据。一个简单的解决方案是使用用户密钥来加密该文件，但作为用户处理的关键环节它是有风险的。一旦密钥被丢失或泄露，用户就无法读取数据。同时，依靠用户密钥作为唯一的密钥可能导致管理问题，因为它仅仅由用户保管，一旦密钥被窃取，就会增加数据泄露的风险。实现云存储服务的完整性最直接的方法是下载所有用户的数据，然后检查他们，但这显然会花费大量的带宽和资源。远程数据检查（RDC）是一种非常有效的方法。Kiani[52]提出了一种不需要隐私保护的分布式的云环境分析方案。Ateniese[53]提出了RDC 协议，使用户不需要云服务器就可以实现数据下载。Gazzoni Filho 和Barreto[54]提出了一种基于RSA 杂凑函数的数据完整性协议可以提供远程数据的完整性验证，但是该系统的鲁棒性太弱。Luo[55]等人提出了一种基于HALS 和RSA 的由第三方审计数据完整性验证协议的签名，但它并不适合于分布式网络。Gohel 和Gohil[56]提出了一种利用元数据来在云端检查数据的完整性，这些系统可以为防止云服务提供商修改数据提供远程数据检查。Hao[57]实现了数据的动态和可公开验证性，但不能防止服务器泄露数据上下文，如果数据块被损坏，则无法恢复数据，为了实现外包数据的隐私性和保密性，主要可以采用数据加密技术，数据被用户进行加密，然后用户发送加密的数据存储服务。

在国内对云存储技术的研究中，崔勇[58]等人着眼于移动应用数据共享，探讨了整合产品线的需求、实现方法和发展现状，研究了移动云存储服务主流架构、文件同步协议和优化技术这些关键技术。实验设计了测试床，测试目前主流云服务的优化技术实现情况和移动客户端性能，结果显示，移动云存储服务的优化技术对移动客户端性能产生重大影响。陈兰香[59]研究了云存储服务中可证明数据持有及恢复技术，从而明确在云存储环境下可证明数据持有及恢复技术的研究方向。

5　总　结

随着科技的发展和大数据概念的兴起，计算机和互联网在我们生活中的应用越来越普遍，促进了云计算和云存储技术的不断发展，云存储作为一个新兴的研究和应用领域，由于其快速部署、低成本、灵活调整规模等优势被越来越多的企业应用。但是在云存储应用的过程中，数据安全性、可靠性、数据稳定性等问题依然是许多云存储用户重点关心的问题。目前，云存储服务研究已取得一定的成果，但还处于研究的初始阶段，通过分析得到以下结论。

（1）个人云存储服务的研究较少，但将成为未来一个重要的研究主题。从云存储服务的研究主题中可以看出，当前研究集中在企业的云存储服务行为，对个人云存储服务的使用状况研究并不多，这是因为云存储最初是在企业和政府机构中进行推广和应用的，但随着大量面向个人用户的云存储服务产品出现，如国外的iCloud、Google Doc，国内的百度云盘、腾讯微云等。目前个人云存储市场及发展状况研究尚有，但不够详细和深入，未跟上时间发展变化；另外，针对用户的研究开始有所涉猎，但主要集中在用户对个人云存储技术的采纳上，对用户使用中的问题、用户使用后的反馈研究较少，且研究偏宏观方面，不够深入细致。随着信息系统网络的不断发展和大数据概念的兴起，云计算也逐渐走入到人们日常生活、工作中，促使我们从一个桌面系统为中心的应用模型开始向以网络为中心的应用模型进行转变，传统的存储方式由于容量小、携带不方便等原因已经不能满足用户的需求，而个人云存储服务可以满足这种变化，个人云应用将用户的信息存放在云端，将会是未来云计算发展的一个重要方向。因此，需要研究个人消费者云存储服务行为，并将这些行为进行分析运用到实际的生产中，如个人云存储、云游戏、云视频等，这将成为未来研究的一个重要主题。

（2）调查方法的多样性和严谨性。目前，云存储服务的研究特别是国内文献的研究大部分都采用问卷调查方法对实证模型进行检验。因此，在研究过程中，需要收集一定的样本数据，样本选取的过程中需要考虑样本是否具备代表性，样本量的大小、统计工具是否适合，内部效度和外部效度是否符合要求等，这些都会对最后的分析产生影响。有些研究由于抽样存在难度，导致样本数量不够大、调查对象不够全面、样本结构存在缺陷、统计数据缺乏普遍性等，这些都是云存储服务中需要完善的重要问题。还有部分文献采用访谈的调查方法，不同样本的选取和访谈内容的设定都会对研究产生很大的影响，使得这种方法很容易存在偏差。因此，我们在获取数据的过程中不应该只拘泥于问卷调查和访谈，而应该寻求调查方法的多样性，如用爬虫软件获取数据等，同时也要保证数据的严谨性和可靠性。此外，还应当尽可能地在不同情境下进行实证检验，尽可能地选择最合适的样本，同时扩大样本量，不断提高研究的普适性，以确保研究结果的科学性。

（3）需要构建符合云存储服务技术特征的实证模型。已有研究表明，传统IT 采纳行为模型不足以解释云存储服务行为，为了更好地解释云存储行为，许多学者构建了云存储服务行为模型，但大多数模型是对已有行为理论或模型直接进行使用或进行简单修改后使用，再根据具体情境增删或修正某些影响因素的概念和内涵，展开实证研究。较少关注云计算环境下用户需求的变化和云服务的特征，问题针对性不强，模型解释率不高，导致研究结果比较宽泛，对云存储服务实践的指导意义不大。而且依赖于经典的理论模型在一定程度上也存在弊端，那就是容易将来源于不同理论模型的影响因素简单地整合到一个模型中，使得模型的构建和因素的识别过于简单化，或者没有充分挖掘其他新的潜在影响因素。因此，在未来的研究里，应依据云计算技术特征和应用特征，选择合适的理论，从而构建出专门针对云存储服务的实证研究模型，而不是简单地依赖于以往的理论模型。

（4）云存储服务供应商应选择特定群体加强对云存储服务的宣传。个体因素是影响云存储服务的微观因素，包括个人创新精神、技术能力、满意度、人口数据等因素。此外，许多研究者将人口数据作为云存储的调节变量，发现个人特征，如年龄、性别等会对云存储服务产生影响，年轻消费者和高收入消费者更关注云服务的技术属性，包括服务费用、存储能力、稳定性、上传文件大小等。目前云存储服务的使用越来越广泛，用户群体也越来越来多，但是主要的用户群体还是集中在年轻人，特别是学生，云存储服务供应商可以将年轻人作为重点销售群体，有针对性地进行云存储服务宣传，并及时了解年轻用户的使用需求来对云存储产品进行改进，这样将更加有利于云存储产品的广泛使用。

（5）在云存储服务给人们带来方便的同时，必须加强对云存储服务安全隐患的重视。如今人们对云计算与云存储服务的应用越来越多，对其依赖也越来越强，在每一个人的手机或是电脑上几乎都有云服务，云存储服务的发展为互联网的发展提供了动力，同时也改变了我们的上网习惯，方便了我们的工作和学习。可是云计算与云存储也存在着一些问题，我们将许多的个人信息存储在那些网络公司的机器上，这些数据完全由这些公司保管，我们将考虑这些公司的公信力，在我们不知情的情况下会不会将我们的个人信息泄露，这些公司是否有足够的安全保障，保护我们的个人信息。为了解决这些隐患，个人和云存储供应商都必须有所行动。我国电信运营商应加快云计算相关技术的研究和投入，积极试点研究，积极参与行业合作，积极引入已经成熟的云计算技术。为了确保用户数据安全防止第三方盗用，我们可以通过加密的方式来实现。同时还需要解决公司自身的问题，必须加强监督，确保公司设备正常，避免公司自身操作失误，未来的研究中必须在这些隐患上下工夫，这是对云存储服务最基本的要求，只有这样云计算与云存储才能健康发展。

云存储服务研究虽然处于初始阶段，但已经成为研究的热点，取得了一定的研究成果，随着云计算市场的发展，云存储服务作为一个社会现实问题，必将得到深入研究和探索。本文对国内外云存储服务行为研究现状进行分析，希望对我国云计算市场发展和云存储服务行为研究提供参考。

参考文献

[1]艾媒咨询集团.2014年中国个人云存储行业及用户行为研究报告[R].北京：艾媒咨询集团，2014，12.

[2]张静.中国云计算市场现状及展望[J].中国公共安全，2012（21）.

[3]“Announcing Amazon Elastic Compute Cloud (AmazonEC2)-beta”.Amazon.com.2006-08-24.

[4]Mell P M，Grance T.The nist definition of cloud computing [J].Communications of the Acm，2011，53(6): 50-50.

[5]任宇宁.云计算时代的存储技术——云存储[J].科技传播，2012（2）：214-215.

[6]杨雅芬，李广建.电子政务采纳研究述评：基于公民视角[J].中国图书馆学报，2014，40（1）：73-83.

[7]Buckley P G.An SOR model of the purchase of an item in a store[J].Advances in Consumer Research，1991，18(1): 491-500.

[8]Warkentin M，Gefen D，Pavlou P，Rose G.Encouraging Citizen Adoption of E-Government by Building Trust [J].Electronic Markets，2002，12(3): 157-162.

[9]Alshamaila Y，Papagiannidis S，Li F.Cloud computing adoption by SMEs in the north east of England: A multi-perspective framework [J].Journal of Enterprise Information Management，2013，26(3): 250-275.

[10]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MISQuarterly，2003: 425-478.

[11]孟凡静.个人云计算使用意愿的关键影响因素分析——以个人云存储服务为例[J].河北科技师范学院学报：社会科学版，2014，13（4）：122-128.

[12]郭帅兵.基于感知价值的个人云存储服务使用意愿影响因素研究[D].北京邮电大学，2014.

[13]Opitz N，Langkau T F，Schmidt N H，et al.Technology acceptance of cloud computing: empirical evidence from German IT departments [C]/ /System Science (HICSS)，201245th Hawaii International Conference on.IEEE，2012: 1593-1602.

[14]Yang H L，Lin S L.User continuance intention to use cloud storage service [J].Computers in Human Behavior，2015(52): 219-232.

[15]Hung S Y，Chang C M，Yu T J.Determinants of user acceptance of the e-Government services: The case of online tax filing and payment system [J].Government Information Quarterly，2006，23(1): 97-122.

[16]Suki N M，Ramayah T.User Acceptance of the E-Government Services in Malaysia: Structural Equation Modelling Approach[J].Interdisciplinary Journal of Information Knowledge ＆Management，2010(5).

[17]Ozkan S，Kanat I E.E-Government adoption model based on theory of planned behavior: Empirical validation [ J ].Government Information Quarterly，2011，28(4): 503-513.

[18]Shin D H.User centric cloud service model in public sectors:Policy implications of cloud services [ J ].Government Information Quarterly，2013，30(2): 194-203.

[19]Venkatesh V，Morris M G，Davis G B，et al.User acceptance of information technology: Toward a unified view [ J].MIS Quarterly，2003: 425-478.

[20]Cao Y，Bi X，Wang L.A Study on User Adoption of CloudStorage Service in China: A Revised Unified theory of Acceptance and Use of Technology Model [C]/ /Information Science and Cloud Computing Companion (ISCC-C)，2013International Conference on.IEEE，2013: 287-293.

[21]曹越，毕新华.云存储服务用户采纳影响因素实证研究[J].情报科学，2014（9）：027.

[22]Cegielski C G，Jonesfarmer L A，Wu Y，et al.Adoption of cloud computing technologies in supply chains: An organizational information processing theory approach [J].International Journal of Logistics Management，2012，23(2): 184-211.

[23]Lian J W，Yen D C，Wang Y T.An exploratory study to understand the critical factors affecting the decision to adopt cloud computing in Taiwan hospital [J].International Journal of Information Management，2013，34(1): 28-36.

[24]Ratten V.A US-China comparative study of cloud computing adoption behavior: The role of consumer innovativeness，performance expectations and social influence [J].Journal of Entrepreneurship in Emerging Economies，2014，6(1): 53-71.

[25]Shin J，Jo M，Lee J，et al.Strategic management of cloud computing services: Focusing on consumer adoption behavior[J].Engineering Management，IEEE Transactions on，2014，61(3): 419-427.

[26]孙振曦.个人云存储软件使用行为意向影响因素研究[D].浙江大学，2013.

[27]Alruwaie M，El-Haddadeh R，Weerakkody V.A Framework for Evaluating Citizens' Expectations and Satisfaction toward Continued Intention to Use E-Government Services [ C].Electronic Government.Springer Berlin Heidelberg，2012: 273-286.

[28]Stamati T，Karantjias A，Martakos D.Survey of citizens'perceptions in the adoption of national governmental portals[M]/ /Shareef M A，Archer N，Dutta S.E-government Service Maturity and Development: Cultural，Organizational and Technological Perspectives.IGI Global，2012.

[29]Gupta P，Seetharaman A，Raj J R.The usage and adoption of cloud computing by small and medium businesses [ J].International Journal of Information Management，2013，33(5):861-874.

[30]刘金芝，余丹，朱率率.一种新的云存储服务模型研究[J].计算机应用研究，2011，28（5）.

[31]Bush V.As we may think [J].ACM SIGPC Notes，1979，1(4): 36-44.

[32]Gracia-Tinedo R，Sanchez Artigas M，Moreno-Martinez A，et al.Actively measuring personal cloud storage [ C ]/ /Cloud Computing (CLOUD)，2013IEEE Sixth International Conference on.IEEE，2013: 301-308.

[33]Zeithaml V A，Berry L L，Parasuraman A.The behavioral consequences of service quality [J].The Journal of Marketing，1996: 31-46.

[34]Drago I，Mellia M，Munafo M M，et al.Inside dropbox:understanding personal cloud storage services [ C ]/ /Proceedings of the 2012ACM conference on Internet measurement conference.ACM，2012: 481-494.

[35]贺博，王欣.个人云存储市场发展状况分析[J].现代电信科技，2012（8）：11-14.

[36]占南，谢笑，王文韬.基于ACSI 模型的个人云存储服务质量评价模型研究[J].情报杂志，2014，33（6）：187-194.

[37]周耀林，赵跃.基于个人云存储服务的数字存档策略研究[J].图书馆建设，2014，240（6）：21.

[38]Gonzalez J L，Perez J C，Sosa-Sosa V J，et al.SkyCDS: A resilient content delivery service based on diversified cloud storage[J].Simulation Modelling Practice and Theory，2015(54):64-85.

[39]Han Y.Cloud Storage for Digital Preservation: Optimal Uses of Amazon S3and Glacier [J].Library Hi Tech，2015，33(2).

[40]Ruiz-Alvarez A，Humphrey M.An automated approach to cloud storage service selection [ C ]/ /Proceedings of the 2nd International Workshop on Scientific Cloud Computing.ACM，2011: 39-48.

[41]Selimi M，Freitag F，Pueyo Centelles R，et al.Distributed Storage and Service Discovery for Heterogeneous Community Network Clouds [C]/ /Utility and Cloud Computing (UCC)，2014IEEE/ACM 7th International Conference on.IEEE，2014:204-212.

[42]黄丽珺.云存储服务的国内外比较研究[J].数字技术与应用，2014（9）：112-113.

[43]宋宁，张志林，张聪.基于云存储服务的云编辑功能实现探析——以谷歌云端硬盘（Google Drive）与微软云端硬盘（One Drive）云存储服务为例[J].中国编辑，2014（6）：010.

[44]张琳，王一茹.试析云存储服务提供商对用户自有版权的保护——Google 公司的在线存储服务Google Drive 引发的思考[J].攀枝花学院学报：综合版，2014，31（1）：10-13.

[45]张建莉.云存储技术在高校信息化建设中的应用分析[J].科技视界，2012（28）：216-216.

[46]汤伟.高校图书馆随书光盘云存储服务模式研究[J].图书情报工作，2013（2）.

[47]吴永琢，孙授卿.云计算技术在大学生计算机应用大赛中的应用[J].电子制作，2015（9）.

[48]Chen M Y，Liu C W，Hwang M S.SecureDropbox: a file encryption system suitable for cloud storage services [C]/ /Proceedings of the 2013ACM Cloud and Autonomic Computing Conference.ACM，2013: 21.

[49]Jiang Z T，Liu L.Secure Cloud Storage Service with an Efficient DOKS Protocol [C]/ /Services Computing (SCC)，2013IEEEInternational Conference on.IEEE，2013: 208-215.

[50]谢峰，刘妹娟.浅析云存储信息服务的发展现状及隐忧[J].科技信息，2011（10）：638，640.

[51]李晖，孙文海，李凤华，等.公共云存储服务数据安全及隐私保护技术综述[J].计算机研究与发展，2014，51（7）：223.

[52]Kiani S L，Anjum A，Bessis N，et al.Energy conservation in mobile devices and applications: A case for context parsing，processing and distribution in clouds [J].Mobile Information Systems，2013，9(1): 1-17.

[53]Ateniese G，Burns R，Curtmola R，et al.Provable data possession at untrusted stores [C]/ /Proceedings of the 14th ACM Conference on Computer and Communications Security.Acm，2007: 598-609.

[54]Gazzoni Filho D L，Barreto P S L M.Demonstrating data possession and uncheatable data transfer [J].IACR Cryptology ePrint Archive，2006: 150.

[55]Luo W，Bai G.Ensuring the data integrity in cloud data storage[C]/ /Cloud Computing and Intelligence Systems (CCIS)，2011IEEE International Conference on.IEEE，2011: 240-243.

[56]Gohel M R，Gohil B N.A new data integrity checking protocol with public verifiability in cloud storage [ M ]/ /Trust Management VI.Springer Berlin Heidelberg，2012: 240-246.

[57]Hao Z，Zhong S，Yu N.A privacy-preserving remote data integrity checking protocol with data dynamics and public verifiability [ J].Knowledge and Data Engineering，IEEE transactions on，2011，23(9): 1432-1437.

[58]崔勇，赖泽祺，缪葱葱.移动云存储服务关键技术研究[J].中兴通讯技术，2015（2）.

[59]陈兰香，许力.云存储服务中可证明数据持有及恢复技术研究[J].计算机研究与发展，2012（S1）：19-25.

【作者简介】

邓胜利，男，1979年生，博士，现任武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，信息管理科学 系副主任。2013年至2014年美国肯特州立大学图书情报学院（Library and Information Sciences，Kent State University）访问学者。入选武汉大学“珞珈青年学者”。现 为武汉大学70后学术团队“网络用户信息行为研究”的负责人。曾荣获宝钢奖、韦棣华奖等多项奖励，先后主持和参与国家社科、教育部、国家社科基金重大项目，教育部哲学社会科学研究重大攻关项目，国家自然科学基金项目等各类科研项目20余项，发表国内外核心期刊及以上级别论文70余篇，包括SCI＆SSCI 源刊论文8篇，权威期刊《中国图书馆学报》 《情报学报》 论文7篇，10余篇论文被人大复印报刊资料全文转载。

刘瑾，女，在读硕士，研究方向为信息系统与用户行为。

邓胜利，男，1979年生，博士，现任武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，信息管理科学 系副主任。2013年至2014年美国肯特州立大学图书情报学院（Library and Information Sciences，Kent State University）访问学者。入选武汉大学“珞珈青年学者”。现 为武汉大学70后学术团队“网络用户信息行为研究”的负责人。曾荣获宝钢奖、韦棣华奖等多项奖励，先后主持和参与国家社科、教育部、国家社科基金重大项目，教育部哲学社会科学研究重大攻关项目，国家自然科学基金项目等各类科研项目20余项，发表国内外核心期刊及以上级别论文70余篇，包括SCI＆SSCI 源刊论文8篇，权威期刊《中国图书馆学报》 《情报学报》 论文7篇，10余篇论文被人大复印报刊资料全文转载。

刘瑾，女，在读硕士，研究方向为信息系统与用户行为。

邓胜利，男，1979年生，博士，现任武汉大学信息管理学院教授，博士生导师，信息管理科学 系副主任。2013年至2014年美国肯特州立大学图书情报学院（Library and Information Sciences，Kent State University）访问学者。入选武汉大学“珞珈青年学者”。现 为武汉大学70后学术团队“网络用户信息行为研究”的负责人。曾荣获宝钢奖、韦棣华奖等多项奖励，先后主持和参与国家社科、教育部、国家社科基金重大项目，教育部哲学社会科学研究重大攻关项目，国家自然科学基金项目等各类科研项目20余项，发表国内外核心期刊及以上级别论文70余篇，包括SCI＆SSCI 源刊论文8篇，权威期刊《中国图书馆学报》 《情报学报》 论文7篇，10余篇论文被人大复印报刊资料全文转载。

刘瑾，女，在读硕士，研究方向为信息系统与用户行为。