随着云计算和5G技术的快速发展,基于云平台的数据共享因其便利性和经济性越来越被人们所认可,这些特性对于解决传统医疗面临的耗时、低效和资源分配不均等问题有显著的效果.因此,近年来基于云端的医疗系统——智慧医疗(SHC)成为人们关注的热点.然而随着云端隐私泄露事件的频繁发生,隐私保护成为智慧医疗优先解决的问题.属性基加密(ABE)因其具有高效性以及支持细粒度访问控制和源头保护数据的特性,被认为是目前最适合实现数据安全和隐私安全的有效机制之一.但是在智慧医疗系统中某些敏感属性会间接泄露用户的隐私,这使得传统的ABE方案并不能有效地解决此类问题.大量研究表明,基于策略隐藏和匿名的ABE方案虽能解决隐私泄露的问题,但多数方案都存在解密效率差,存储开销高和不能抵抗DDH测试攻击等问题.为此,本文针对这些问题展开研究,设计了髙效的匿名属性基加密方案,具体工作如下:1.在SHC系统中构造了可快速解密的匿名属性基加密方案.本方案采用了具有灵活访问控制的LSSS结构,并且将传统的属性分为属性名和属性值,这样既解决了基于AND门方案的不灵活性,又消除了基于LSSS的方案因发送访问矩阵和映射函数不能实现接收者匿名的问题.此外,本方案还将公钥的规模和解密阶段配对操作的次数降低到了常数级别,使得方案既能适应大属性集的环境又可实现快速解密.2.在SHC系统中构造了隐藏访问策略的属性基加密方案.传统的具有灵活访问控制和策略隐藏的方案,大多数是基于合数阶群构建的,这导致方案的计算开销和存储开销都较高.为此,本方案基于素数阶群构建.此外,为了有效地提高方案在SHC系统中的实用性,该方案设计时增加了大属性集、外包解密、消息验证和解密测试等实用功能.最后在D-Linear假设和(q-1)-BDHE假设下证明方案是CPA安全的.3.对现存的匿名属性基加密方案进行系统性分析,并提出两种针对接收者匿名和用户隐私保护的攻击方法以及相应的解决办法.1属性测试攻击:该方法是通过计算量极小的测试组将组成访问策略的部分属性或全部属性计算出来,从而打破此类方案的匿名性.如果某些组成策略的属性包含敏感的信息,这将会间接的泄露用户的隐私.2访问策略猜测攻击:该方法也可看作是方法1的一种特殊情况,但不同的是前者强调的是对单个组成属性的测试,而后者必须对整个访问策略进行测试.最后针对这两个攻击方法给出了解决办法,其核心是消除密文组件中盲化因子的关联性.