随着云计算技术的飞速发展,越来越多的企业或个人将其私有数据上传在云服务器上存储。然而,在享受方便快捷的云存储服务的同时,用户越来越关注其云端数据的安全性和可靠性。为了保证云端数据的隐私性,数据拥有者(Data Owner)在其私有数据上传至云服务器之前,首先对其明文数据进行加密。但是,这种方式给用户对云端数据的使用带了极大的困难,尤其是针对云端数据的关键词搜索。针对现有的部分密文关键词搜索方案效率不高、安全性较低、搜索结果不支持相似性排序以及文件索引无法动态更新等缺陷,本文提出了一种高效的匿名密文多关键词排序搜索方案。首先为该方案设计了适用于云环境下密文搜索的系统模型,其中包括四个实体,分别为数据拥有者、授权用户、云服务提供商(CSP)、可信第三方(Trusted Third Party, TTP)。其中,可信第三方负责加密用户提交的索引向量并转发用户与CSP的通信信息,这种方法实现了用户的匿名搜索。此外,本文引入计数型Bloom过滤器构造索引向量,使搜索效率得到提高。其中,在文件索引向量中加入词频信息,使评分排序准确性得到提升；而在用户搜索向量中引入关键词权重信息,实现基于用户的自定义搜索,使搜索结果更精确更满足用户预期。采用KNN算法加密索引向量,使索引安全性得到保证。当授权用户进行关键词搜索时,CSP通过计算其提交的加密搜索向量与加密文件索引向量的内积相似性获得评分并进行排序。最后,将搜索结果以Top-k形式经过可信第三方返回给授权用户。通过对本文方案进行仿真实验,将实验结果与MRSE方案在各方面进行比较可知,本文方案在加密索引向量生成时间、评分排序算法执行效率以及搜索结果准确度方面均优于MRSE方案。因此,在保证用户云端数据安全性和隐私性的基础上,本文方案能够实现高效、精确的密文多关键词排序搜索。