随着云计算,云存储技术的发展,在用户和企业发展的过程中产生了大量的数据以后,更倾向于将数据存储于第三方云端服务器中,以节约本地的存储资源。但是,出于对自身数据安全性的考虑,数据上传至云端前都会进行加密操作。为了解决云端密文数据的检索问题,可搜索加密机制被提出,本文就是针对这种情况对存储于云端的密文数据模糊检索技术进行了研究。本文中,我们发现传统的明文索引在安全性方面存在诸多不足,为此设计了一种新的密文索引结构。该密文索引结构也是以倒排索引作为基础进行设计的,同时,为了保证索引结构中数据的安全性,本文对关键词,倒排项等分别进行了加密处理。不仅如此,为了加快密文模糊检索系统定位关键词的速度,将Bloom filter引入到了索引结构中。通过对倒排索引进行这一系列针对性的优化,确保了密文索引结构的安全性,提高了密文检索时的检索效率。为了实现模糊检索功能,首先对已有的中文数据模糊检索技术进行了详细分析,并结合中文的特点,重新定义了中文关键词的编辑距离计算方法,提出了一种基于拼音与同近义词相结合的编辑距离计算方法,然后再根据该编辑距离度量方案实现了中文关键词模糊集构造方案。通过对中文关键词编辑距离的度量方式进行优化,并结合中文关键词模糊集构造算法,在进行模糊检索时查全率和查准率有所提高,也能够降低模糊集的规模。当系统根据用户输入的关键词检索得到结果集时,提出了融合的相关度评分机制。在该机制中将从编辑距离,文档热度和文档tf-idf权值三个方面对文档进行打分,根据这三者的打分得到最后的文档分数,并根据该分数对结果集排序后呈现给用户。通过这种方式与传统的基于tf-idf的排序方式相比不仅能够反映出关键词对于本文档和文档集中的重要程度,也能够较好的反映出用户的检索意图和文档的热度。为了达到不可信第三方云存储环境下的密文检索安全性要求,首先采用了一种新的非对称可搜索加密方案,保证了数据安全。经过验证,该非对称可搜索方案在多用户密文检索系统中能够保证数据的安全性,能够达到预期的效果。最后,对该密文数据模糊检索系统进行了详细测试,包括对系统的安全性,模糊检索效果,索引结构构建效率,检索响应时间等各方面都进行了测试分析。