物联网技术以及5G技术的迅速发展为智能家居、智慧医疗以及无人驾驶等技术的发展提供了广阔的空间和强大的动力.然而在物联网环境下,物联网设备产生了海量的数据,在进行数据传输交换时会造成云中计算的流量过高,从而导致网络拥塞、服务中断以及网络延迟等问题,影响传感设备工作稳定性以及数据用户体验.边缘计算扩展了云计算的网络计算模式,边缘层充当云端和终端用户之间的中间层,将数据存储和处理集中在最靠近终端用户的局域网边缘,这使得计算框架具有可扩展,低延迟和高效率的特性.然而,数据在传输交换过程中会出现被窃取盗用的情况,造成用户数据和隐私泄露.基于属性的密码体制能够实现灵活的细粒度访问控制,保护用户隐私以及传输数据的安全性与完整性.但传统的属性基加密体制无法直接用于边缘计算环境下的轻量级设备,如何在边缘计算中建立数据安全共享体制仍是一大挑战.针对以上问题,本文从以下几方面进行研究:1)针对传统的电子医疗系统响应慢、数据安全与用户隐私泄露等问题,设计了一种边缘计算中的电子医疗加密系统,实现了资源受限的边缘设备轻量级计算,使得电子医疗系统更加快速便捷.在该系统中,对计算资源进行调配,云服务器搭配边缘服务器为用户提供数据加解密、数据传输以及数据存储服务,对访问请求能够快速响应.针对属性基加密算法中大量的模指数运算需要设备具有强大的计算力这一缺陷,将模幂运算安全外包.把这些计算卸载到边缘服务器层,同时验证返回结果的正确性,保障了数据安全.不仅如此,在外包计算中采用掩码分片技术,实现了用户属性的隐私保护.2)针对边缘网络环境中的资源受限问题,设计了一个支持用户隐私保护的分布式属性基加密系统.将密钥生成任务分布在边缘层,降低了用户获取密钥时的网路延迟.基于盲身份加密设计了匿名私钥提取协议,用户与每个授权中心运行两方安全计算协议来生成私钥,隐藏了用户GID和用户属性集的信息,能够有效地抵抗简单DDH测试,保护了用户隐私,增强了密钥安全性.同时解决了分布式属性基加密方案易受合谋攻击的问题,消除了用户私钥之间的线性关联,未经授权的用户既不能组合其私钥生成合法私钥,也不能组合其各自解密结果来恢复明文消息,保障了数据安全.