随着云计算的发展,云服务平台已成为各类互联网产品的主要载体,帮助企业进行数据计算,数据分析,数据存储等,极大地降低了IT成本,提高了工作效率。然而作为第三方服务平台,其数据管理权和所有权分离的特点,导致了它变得不完全可信,用户的隐私数据遭到了极大地威胁。在确保隐私数据安全的前提下,数据的访问效率也必须得到一定保障。在考虑框架安全的同时,数据安全、完整性约束管理是保护大数据隐私的关键。因此,本文对云存储平台中隐私数据保护的部分关键技术进行了探讨和研究,将提出一种基于主题模型的数据处理方法,并在此基础上提出一种高效的支持多关键字的模糊语义查询和动态更新的密文检索方案。本文针对多关键字的模糊语义密文检索方案的主要工作内容如下:1)对待检索原始明文文档进行数据处理,主要包括数据预处理:分词、去停用词、标准化、文本特征提取等,最佳主题个数选取,主题模型分析:主题-关键字分布提取、文档-主题分布提取,以及模型评估等内容。进行数据预处理的目的是对原始明文文档进行降维处理,精确提取出文档的主题-关键字分布信息和文档-主题分布信息,为后续构造高效的多关键字密文检索方案提供数据支持,使后续的检索更便捷、更准确。2)对预处理后的数据进行密文检索方案的构造,此步骤的核心思想是基于预处理得到的数据构造一个二级索引,即基于主题-关键字分布构造平衡二叉树索引,基于文档-主题分布构造倒排索引。本文基于此二级索引,提出一种高效的支持动态更新和模糊匹配的多关键字密文检索方案。3)对检索结果集进行实验和理论分析,通过对检索结果集和待检索原始文档进行比较,验证结果集的准确性和方案的高效性。本文提出的算法对多组数据进行了分析,同时比较了本文提出的方案和其他方案。本文不仅在方案性能和安全性等方面进行了对比,还在理论和对比实验等方面验证了本文提出方案的高效性、安全性和可行性等。