近年来,图状数据及其相关应用得到了飞速发展,图状数据的规模不断增大,对图状数据的操作和管理需求越来越多样化,在本地对其进行管理和处理日趋困难。越来越多的用户希望将图状数据外包到云平台中以进行灵活管理和处理。但是,图状数据通常包含丰富的、有价值的信息。在云计算环境下,用户失去了对其数据的直接控制,恶意攻击者甚至是云计算提供商本身都可能出于各种目的,非法获取用户的数据信息。从用户角度看,用户的图状数据在云计算环境下面临严重的隐私泄漏风险。如何在保护用户隐私的同时对用户图状数据进行有效地处理,提高数据的利用率是当前研究的热点。不同的图状数据处理技术具备不同的特点,在云计算环境下有不同的隐私保护需求。本文针对三种重要的图状数据处理技术在云计算环境下的隐私保护问题展开相关研究,主要解决了云计算环境下相似子图查询的隐私保护问题,云计算环境下节点间最短距离计算中边权值的隐私保护问题以及云计算环境下标签约束节点可达性查询的隐私保护问题。主要贡献如下：(1)针对云计算环境下相似子图查询的隐私保护问题,提出了一种保护隐私的相似子图查询方法。该方法基于隐私同态加密技术和信息掩盖思想构建了一种新的图状数据安全索引,以安全有效地表示图状数据的主要信息；基于安全索引提出了一种计算子图相似性的方法,在保证相关信息隐私安全的前提下,对海量图状数据进行高效的相似子图查询。理论分析和实验证明了所提方法能够在保护相关隐私信息安全的同时正确、高效地执行相似子图查询。(2)针对云计算环境下节点间最短距离计算中边权值信息的隐私保护问题,提出了一种保护边权值隐私安全的节点间最短距离计算方法。该方法使用Paillier同态加密算法对图状数据边权值进行加密,将其外包到云平台中,依据广度优先搜索原理,使得云服务器和客户端对加密图状数据交互地进行计算,从而得出两节点间的最短距离。所提方法能有效保护边权值信息的隐私安全。理论分析和实验证明了所提方法能够保证边权值信息不被泄露,并且能够有效降低最短距离计算对用户本地的资源要求。(3)针对云计算环境下标签约束节点可达性查询的隐私保护问题,提出了一种新的保护隐私的标签约束节点可达性查询方法。该方法将标签约束的可达性信息划分为可达性信息和标签信息两部分,针对两部分信息的特点,提出了使用单向加密函数和向量加密原理分别对其进行加密转换的方法,构建了一种新的两级安全索引。针对安全索引提出了一种两阶段的查询方法,在保证标签信息和可达性信息隐私安全的前提下,对图状数据进行高效的标签约束节点可达性查询。通过理论分析和实验证明了所提方法能够有效保护节点可达性信息和标签信息的隐私安全,并且能够正确、高效地执行标签约束节点可达性查询。