雾计算作为云计算的扩展,通过将大量计算外包给物联网边缘的多个雾节点,减少了通信延迟和网络拥塞,很好的解决云计算目前存在的云服务器计算过于集中,通信延迟较高,系统计算效率降低的问题。存储在云存储服务器中的敏感数据的安全存储和访问控制是雾计算数据安全研究的重要内容。基于属性加密的访问控制技术通过属性集和访问控制策略将用户和数据关联在一起,解决了在数据访问控制领域中无法进行细粒度访问的问题,在云计算访问控制中已经得到了很好的应用。本文对现有的基于属性加密的访问控制方案进行深入研究,并且将其应用到雾计算环境中,为雾计算中的数据存储提供安全、高效、可扩展和细粒度的数据访问控制方案。本文首先提出了雾环境下实现隐私保护的ABE访问控制方案。方案除了对数据进行加密,还部分隐藏了访问结构,当且仅当用户的属性能够满足被隐藏的访问结构时才能成功地解密,实现了对隐私的保护。方案通过引入外包思想,将部分加密解密工作外包给雾节点,计算能力有限的用户只需进行少量计算即可完成共享数据文件的加密和解密。其次,考虑到传统的基于属性加密访问控制方案采用的双线性配对运算计算代价较高,会占用过多的计算资源,本文提出两个雾环境下无配对的ABE分布式访问控制方案,使用椭圆曲线上的简单标量乘法代替复杂的双线性配对,从而减少了总体的计算开销。方案采用多个授权中心对属性进行管理,避免了单授权中心易出现单点失效情况和密钥托管问题,提高了系统的安全性。同时,方案二引入了加权属性的概念,用于增强属性的表达,不仅可以将属性从二进制扩展到任意状态,还可以减轻访问策略的复杂性。