云计算作为新时代的技术产物,具备大容量存储以及高性能计算的特点,允许用户通过互联网设备随时随地进行数据操作,极大地减轻了用户的存储和计算压力。因此,外包数据到云服务器成为当今时代一大热潮。在云环境中,由于实现对明文数据的搜索会带来隐私担忧,因此数据须在外包之前进行加密处理,这使得传统的基于明文检索方法变得不可行。尽管现有的隐私保护多关键字搜索方案在可搜索加密技术上做了许多研究,但是由于计算复杂度很高,数据处理和搜索陷门生成过程要求用户进行资源密集型计算,而资源受限的设备无法进行这种计算,因此不适用于物联网相关的场景。针对外包数据搜索存在的隐私担忧和效率低的问题,本文提出一种轻量级的隐私保护多关键字可搜索方案。本方案将大量运算交给云服务器,用户仅需要进行少量运算就能完成密文数据的搜索,从而能够减轻用户端的计算开销。向量内积计算相似度实现文件与搜索关键字的精准匹配,用户能够预设相似度阈值,筛选出相似度大于阈值的搜索结果,达到按需搜索的目的,为用户提供更准确的搜索结果。安全分析表明,本方案能够抵抗两种已知类型的攻击。性能分析表明,本方案优于现有解决方案,易于付诸实践。云服务器按照既定的协议执行搜索操作并返回结果,而用户无法确定云服务器返回的结果是否正确。因此,为保障用户搜索结果的正确性,本文提出一种可验证的隐私保护多关键字可搜索方案。本方案在保障用户数据隐私的前提下,为用户提供数据验证功能。用户能够验证云服务器返回的结果是否正确,有效地保障了搜索结果的正确性。该方案在搜索阶段筛选出相似度大于用户预设的阈值的搜索结果,使得验证阶段只需要验证满足用户搜索兴趣的数据,从而达到高效验证的目的,同时也提高了用户的搜索体验。理论分析和性能分析表明,本方案需要较低的计算开销,应用价值较高。