信息时代的发展使互联网中的数据量与日俱增，如何在浩如烟海的信息世界中有效地对数据进行公布和订阅日益成为人们关注的焦点。公布-订阅系统可以为用户提供极其便捷高效的数据共享与订阅服务。然而，传统的公布-订阅系统由于其陈旧的基础设施及落后的中间件服务已经越来越无法满足用户对系统功能日益增长的需求，也无法提供与其功能相匹配的服务质量保证。云计算技术的出现从根本上改变了信息共享和交互的方式。依托于其强大的存储能力，用户（数据公布者）可以将大量数据上传并共享到云平台而无需担心存储空间的不足。同时，云计算拥有的海量计算资源也可以为用户（数据订阅者）提供高效且精确的数据检索服务。因此，如何设计云环境下高效的数据公布-订阅服务已成为学术界的研究热点之一。　　然而，云环境下公布-订阅服务的发展在给人们带来便利的同时，也不可避免的对数据安全和用户隐私带来了挑战。一方面，存储数据的云服务器并不完全可信，它可能会私自记录、篡改数据，甚至将数据泄露给恶意第三方。因此，公布者需要对上传到云服务器的数据进行加密处理。另一方面，云服务器可能会对订阅者的订阅兴趣进行收集和挖掘，导致订阅者隐私的泄露。因此，订阅者在向云服务器发送订阅兴趣前也需要对其进行加密处理。此外，云服务器在收到公布者和订阅者上传的密文数据和密文订阅兴趣后，还需要根据访问策略和订阅兴趣迅速对数据和订阅者进行匹配，并将匹配结果返回给相应的订阅者。因此，研究如何设计密文状态下支持隐私保护的公布-订阅方案就显得尤为重要。本文针对云计算环境下数据公布-订阅服务存在的安全性问题和效率问题展开研究，主要工作总结如下：　　1.我们在半诚实的云服务器模型下提出了一种支持隐私保护的高效数据公布-订阅方案。方案利用收敛加密技术，使得单个数据密钥的泄露不会影响系统中其余数据的安全性，并且该技术适合于对大规模数据的加密；通过将订阅关键词和数据标签插入布隆过滤器，方案实现了密文状态下数据和订阅兴趣的快速匹配，保护了数据机密性及订阅者隐私；同时，方案利用布隆过滤器树(Bloom Filter Tree)进行构造，降低了服务器端匹配结果的错误率。相应的成果已经被EI源刊International Journal of Embedded Systems录用。　　2.在Linux系统下基于Pairing-Based Cryptography库对所提出的支持隐私保护的高效数据公布-订阅方案进行了仿真与实现，并从安全性与性能两个方面对方案进行了详细地评估，通过与Yang等人方案的对比，分析了数据公布者端与数据订阅者端的计算开销。实验结果表明我们的方案更加高效，并且更适用于资源受限的用户场景。