云计算技术使得数据存储变得更高效便捷,越来越多用户将自己的数据加密后存储到云端。密文策略属性基加密（CP-ABE）是一种能保证细粒度访问控制的加密技术,避免了为不同的用户多次加密,在开放的网络环境中有广泛的应用前景。但是数据加密后使得数据搜索成为云计算中一项极具挑战性的任务。公钥可搜索加密（PEKS）提供了一种有效的方法来实现对存储在云中的加密数据的搜索。CP-ABE方案和PEKS方案的结合,可以同时实现对数据使用者搜索权限的细粒度访问控制和密文的关键词搜索。但已有的研究都是利用双线性对构造的,随着量子计算机的发展,这些方案将变得不再安全。格基密码学有抗量子攻击的优势,基于格的属性基加密已经成为近年来的研究热点,但少有人研究格上的关键词可搜索加密方案。此外,由于理想格上的环上带误差学习假设R-LWE问题具有代数结构简单、计算简单的特点,可以使方案获得更高的效率,具备更好的灵活性。因此,本文研究理想格上密文策略属性基可搜索加密（CP-ABSE）方案。主要工作如下:（1）本文提出了一种基于R-LWE的CP-ABSE方案。它可以同时实现对加密数据的搜索和细粒度数据访问控制,数据拥有者可以对指定属性集的关键词和明文进行加密,数据使用者生成与自身属性相关的搜索令牌,将繁琐的搜索操作外包给云,满足访问结构的用户才可以进行关键词搜索,然后解密与关键词相关的密文。（2）本文提出了一种多机构（MA）环境下的CP-ABSE方案。若仅由一个可信授权机构生成所有用户的密钥,可能导致单点失效问题,且负荷过大,存在一定的安全隐患。所以本文寻找一种将单机构的CP-ABSE方案扩展到多机构环境下的方法,每个机构可以管理某些属性,数据拥有者和数据使用者可以与这些机构交互,并给出了一个具体的理想格上的MA-CP-ABSE方案,比单机构的方案更实用、更安全。（3）证明了本文提出的两种方案在R-LWE下的随机预言机模型中,对选择明文攻击是安全的,且在选定关键词攻击下具有不可区分性。与其它双线性对上的方案比较,本文的方案更简单、更高效、更安全。