【摘 要】
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随着互联网信息技术的高速发展以及网络带宽的日益提高,越来越多的用户开始在云服务器上存储大量的个人数据,但也随之带来了很多问题,比如数据隐私和数据检索等问题。通过将属性基加密机制（ABE）与可搜索加密机制（SE）相结合,既可以解决云存储下数据的隐私问题又可以解决海量数据高效检索的问题。目前在可搜索的属性基加密（ABSE）领域的研究已经取得了众多的进展,然而大部分已有的方案均是基于判定型双线性对来构建
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随着互联网信息技术的高速发展以及网络带宽的日益提高,越来越多的用户开始在云服务器上存储大量的个人数据,但也随之带来了很多问题,比如数据隐私和数据检索等问题。通过将属性基加密机制（ABE）与可搜索加密机制（SE）相结合,既可以解决云存储下数据的隐私问题又可以解决海量数据高效检索的问题。目前在可搜索的属性基加密（ABSE）领域的研究已经取得了众多的进展,然而大部分已有的方案均是基于判定型双线性对来构建的,随着量子计算技术的发展,这些方案都将存在着一定的安全隐患,而格密码学由于其抗量子攻击以及高效运算等特性,得到越来越多学者们的关注与研究。本文将围绕着云存储环境下多关键词可搜索的属性基加密这个主题,分别基于格、理想格上的困难问题来构建加密方案,主要做了如下工作:（1）提出了一种基于格上LWE困难问题的关键词可搜索的属性基加密方案。为了更好的适用于云存储环境下共享访问以及权限控制的需求,本方案采取基于密钥策略的属性基加密机制,并融合了公钥可搜索加密机制去解决海量密文数据检索的问题;将方案的安全性从双线性对难题提高到LWE难题上,使方案具备抗量子攻击的特性,并将普通格矩阵改造为G-陷门矩阵,使其能够占用更少的存储空间、更快的计算出陷门从而提升方案的整体效率。（2）提出了一种基于理想格上R-LWE困难问题的多关键词可搜索的属性基加密方案。通过使用多个关键词来提高方案检索结果的精准度,使之更适用于云存储环境下海量数据的精准检索需求;此外由于理想格特殊的代数结构以及可循环的特性,本方案通过R-LWE难题构建了一种全新的可搜索的属性基加密方案,使得关键词的数量与格矩阵不再呈现线性增长关系从而使方案在计算、存储上更具有优势。（3）对本文提出的两种方案在随机预言机模型下分别做了安全性证明,只要LWE困难问题和R-LWE困难问题是难解的,则本文的方案就可以分别满足抗选择明文攻击下的不可区分性安全和抗选择关键词攻击下的不可区分性安全。
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