随着云计算的高速发展,人们产生了越来越多的数据,然而受本地计算资源和存储空间的限制,本地无法承载如此大量的数据,因此,数据拥有者可以将数据外包给云服务器,并通过云服务器将数据共享给其他用户。为了保护用户敏感信息的安全性,数据拥有者通常先对数据进行加密,并将其以密文的形式上传到云服务器,然而这使得文档的检索变得困难。为了解决这一问题,人们提出了可搜索加密这一概念。在本文中,我们主要针对单个数据拥有者/多个数据使用者模型下的多关键词可搜索加密方案进行研究,具体研究内容如下。1.提出一个基于多输入内积加密的多关键词可搜索加密方案(简称EMKS方案)。在很多已有方案中,多关键词搜索的主要思想是先查找包含最低频关键词的文档,再去判断这些文档是否包含其他关键词,然而对于关键词数目有限但每个关键词都可认为是高频词汇的专业领域知识库系统,上述方案的搜索效率便降低了。因此我们提出了一个针对上述应用场景的方案,该方案通过巧妙的使用多输入的内积加密,使得用户发送给云服务器的搜索令牌只由常数项构成。与此同时,通过构建反向索引和超递增序列提高了搜索的效率。此外,我们的方案避免了数据拥有者和数据使用者之间的查询变互交这使得数据拥有者无需实时在线。在安全性方面,我们同时保证了索引的安全和搜索令牌的安全性。2.提出一个可验证的多关键词可搜索加密方案(简称VEMKS方案)。本方案在EMKS的基础上加入验证功能,使得数据使用者可以对搜索结果进行验证,防止出现云服务器为节省计算资源等原因而返回不完整的搜索结果的情况。此外,验证功能的加入仍可保持EMKS中搜索令牌为常数项的优势。3.提出一个可排序的多关键词可搜索加密方案(简称REMKS方案)。本方案利用关键词与文档的相关程度对搜索结果进行排序,使得云服务器可以将最相关的前k个文档返回给用户。此外,本方案设计了关键词索引树结构,并使用可剪枝的深度优先搜索方法,使得搜索效率得以提高。