针对云环境中隐私数据的安全性问题，本文提出了一种在云环境下对加密数据进行计算的模型，其中包含三种密文计算算法，密文乘法算法、密文比较算法、和密文对数算法，并将其应用到朴素贝叶斯分类器中。首先将密文通过同态加法算法增加随机的扰动项，发送给云计算中心。然后，云计算中心在不泄露私钥的情况下，对添加随机扰动的密文数据解密为明文数据，对明文数据执行相应操作后，加密发送给云存储组件，其中，在解密添加随机扰动的数据时不会暴露真实明文数据。其次，云存储组件通过同态加法消除随机扰动的影响，可以得到所需数据。最后，将密文计算算法应用在朴素贝叶斯分类器中，能够实现对加密文本数据的分类。在云环境中，该模型可以对隐私数据进行训练，以及学习，最后给出正确的分类结果。实验结果表明，密文计算模型的效率有较大的提高，并且该模型将大量计算放在云环境中，减轻客户端压力，充分利用云环境中的资源。