随着信息技术的高速发展,人们需要存储和管理的数据呈指数级增长,传统的本地存储已不能满足人们的需求。云存储通过“云”为用户提供数据的集中管理和存储服务,其方便快捷、动态易扩展、按需低成本的特点,吸引了越来越多的企业和个人将数据上传到云存储中保存。这些数据往往隐私度很高,因此会预先对数据进行加密处理后再上传,以实现对隐私数据的保护和使用限制。加密数据可以有效保护隐私安全,同时也带来了一系列挑战。当用户需要下载文档时,希望云服务器能在大规模的加密数据中搜索到包含指定关键词的文档。为了提高搜索准确度,云服务器需要支持多关键词搜索,还希望可以按照相关性排序返回搜索结果。针对实际搜索中经常发生的输入错误问题,还需要支持模糊搜索。密文数据同样需要共享,在多数据拥有者-多搜索用户的场景中,需要细粒度的授权搜索实现隐私保护。针对上述问题,本文对密文搜索技术和密文访问控制技术进行了深入的研究,提出了两个具体的密文搜索方案,实现高效搜索的同时保证数据安全。本文的主要研究工作如下:(1)提出了一种高效的多关键词密文模糊搜索算法,利用布隆过滤器和p-稳定分布的局部敏感哈希函数构造索引向量和搜索陷门向量,用欧式距离衡量模糊词的模糊程度。在搜索匹配时,通过计算向量内积实现多个关键词的模糊匹配,返回相关度高的搜索结果来提高准确性,同时在空间效率和时间效率都有较好的表现。(2)提出了一个云存储中基于拼音相似度的密文模糊搜索方案,实现对多个中文关键词的密文模糊搜索。针对中文的特点,不需要预先构造模糊词集,用拼音相似度衡量模糊词与原词之间的距离,利用布隆过滤器和P-稳定分布的局部敏感哈希函数实现模糊匹配。通过安全性和性能分析以及实验数据可以看出,本方案不仅有较高的安全性,而且有较小的存储代价和较高的搜索效率。(3)提出了一个云存储中支持授权搜索的密文搜索方案,实现对密文数据细粒度的授权搜索。针对实际应用场景中多数据拥有者-多搜索用户的情况,引入第三方授权机构进行密钥的生成和分发,利用对称加密算法和CP-ABE算法结合的混合加密,实现文档级别的访问控制和数据隐私保护。安全性分析和性能实验表明,本方案在安全性、功能和搜索性能等方面都有较好表现。