Con el rápido desarrollo de las tecnologías de comunicación inalámbrica y análisis de big data, el almacenamiento de grandes cantidades de datos depende del almacenamiento de confianza de terceros, como el almacenamiento en la nube. Sin embargo, una vez que los datos se almacenan en servidores de terceros, los propietarios de los datos pierden el control físico sobre sus datos, lo que dificulta garantizar la integridad y seguridad de los datos. Para abordar este problema, los investigadores han propuesto mecanismos de auditoría de integridad que permiten la auditoría de la integridad de los datos en servidores en la nube sin recuperar todos los datos. Para mejorar aún más la disponibilidad de los datos almacenados en servidores en la nube, se almacenan múltiples réplicas de los datos originales en el servidor. Sin embargo, en los esquemas de auditoría de múltiples réplicas existentes, existe un problema de fraude de servidor, donde el servidor en realidad no almacena las réplicas de datos correspondientes. Para abordar este problema, este documento presenta una definición formal de réplicas auténticas junto con un modelo de seguridad para el mecanismo de muestreo de réplicas auténticas. Basándonos en rompecabezas de bloqueo de tiempo, mecanismos de cifrado basados en identidad (IBE) y técnicas de prueba sucintas, diseñamos un mecanismo de auditoría de réplicas auténticas. Este mecanismo garantiza la autenticidad de las réplicas y puede resistir ataques de externalización y ataques de generación. Además, nuestros esquemas reemplazan la combinación de números aleatorios y tablas de correspondencia de réplicas con registros de desplazamiento de retroalimentación lineal (LFSRs), optimizando la generación original del lado del cliente y la carga de parámetros de réplica de estar linealmente relacionados con el número de réplicas a un nivel constante. Además, nuestros esquemas permiten la recuperación pública de parámetros de réplica, lo que permite a cualquier tercero verificar las réplicas a través de estos parámetros. Como resultado, los esquemas logran verificabilidad pública y cumplen con los requisitos de eficiencia para el muestreo de réplicas auténticas en entornos multinube. Esto hace que nuestro esquema sea más adecuado para entornos de almacenamiento distribuido. Los experimentos muestran que nuestro esquema hace que el tiempo para generar parámetros de copia sea despreciable, al mismo tiempo que optimiza en gran medida el tiempo requerido para la generación de réplicas. A medida que aumenta la cantidad de datos de réplica, el tiempo invertido no crece de forma lineal. Debido al diseño de agregación de múltiples partes, el tiempo de verificación también es óptimo. En comparación con los últimos esquemas, el tiempo de verificación se reduce aproximadamente en un 30%.