云平台提供的廉价计算资源和存储空间吸引了越来越多的个人和企业将自己的数据存储到云服务器上。但是云服务器提供商是一个“好奇又忠实”的角色,如果用户直接将数据以明文形式存储到公有云中肯定会为数据带来隐私泄露的风险。为了保护数据的隐私,一种常用的方法就是将数据上传到云服务器之前先对数据进行加密,但是加密会降低数据的可用性,同时也会使得一些传统的查询处理方法不再适用于这些密文。所以如何让云服务器能够在加密的数据上进行查询处理,并且同时保证数据的隐私安全已经成为当前的一个热门的研究领域。虽然已经有很多基于可搜索加密的方法被提出来处理这个问题,但是这些方法大多数存在两个缺陷:1)效率低下;2)不能隐藏查询的访问模式。因此,针对于可搜索加密算法效率低下的问题,以分治为基础的分组查询算法通过为数据集构建多组精心设计的索引,可以大幅度提高可搜索加密算法在索引构造、陷门生成和查询处理时的效率。另外,针对于现有的可搜索加密方法不能隐藏查询的访问模式,随机遍历算法可以通过为数据集分配不同的开关和为查询请求分配不同的钥匙来控制云服务器的查询处理,这使得即使包含相同查询信息的两个查询请求可以得到不同的查询结果,并且使得云服务器在查询处理时在索引上遍历不同的路径,同时保持查询的正确率不变。最后,通过将分组查询算法和随机遍历算法相融合,得到了一种同时满足高效性和安全性的可搜索加密算法——随机分组查询算法。经过大量的实验和安全性分析,并且与现有的方法进行对比,可以验证随机分组查询算法在索引构建、陷门生成和查询处理上具有更高的效率,而且具有更高的安全性。