云存储由于具有按需存储、按用付费、存取方便等优势,使得越来越多的个人或企业选择把大规模的数据存放在云服务器上。由于云可能遭受到内部或外部的攻击,导致存储在云服务器上的用户隐私数据泄露。为了保证数据的隐私性,用户在上传数据到云服务器之前,会先对数据进行加密,然后将加密的数据存放在云服务器上。然而传统的加密技术会使数据失去被直接搜索的能力。为解决这个问题,可搜索加密技术应运而生。前向安全是可搜索加密技术重要的安全特性,具有前向安全的可搜索加密技术可以抵抗文件注入攻击,确保存放在云服务器上的数据不会由于更新而泄露文件信息。本文主要针对前向安全的对称可搜索加密技术进行研究,提出了两个方案:（1）由于软硬件错误,云服务器可能返回错误的搜索结果给用户,为了实现对搜索结果正确性的验证,提出了一个完全可验证的前向安全的对称可搜索加密方案。在设计的方案中,为了实现前向安全,基于哈希链结构构造安全索引,对于每次更新,数据拥有者选择随机字符串作为新的状态来生成更新陷门,使得更新后的陷门无法和之前的陷门匹配。为了支持对搜索结果的完全验证,设计了一个具有累加功能的验证标签,实现了数据更新的有效验证。最后,给出了方案具体的安全性分析过程和试验结果,证明了所提出的方案是安全、高效的。（2）属性值类型数据库不同于传统的文件系统,当前大多数前向安全的对称可搜索加密方案并不适用于属性值类型数据库。为解决这个问题,提出了一个基于属性值类型数据库的前向安全的对称可搜索加密方案。该方案为每个属性的每个关键词生成一条哈希链,并采用位图索引表示文件标识,通过位图索引的异或操作实现文件的动态更新。和其他方案相比,提出的方案不会泄露具体的更新操作给云服务器,进一步保护了数据的隐私性。同时该方案可以实现细粒度搜索,当用户执行搜索操作时,他/她仅能得到匹配的数据值而不是整条记录。这不仅减少了通信花费,而且也减少了信息的泄露。该方案还能实现条件搜索,可以在已知一个属性值包含某个关键词的前提下,搜索另一个属性的值。最后,给出了方案的具体的安全性分析和试验结果,证明了所提出的方案是安全、高效的。