近年来，随着互联网产业的快速发展，每天数以万计的数据从各类应用中产生。而物联网、工业4.0以及机器智能等技术的不断成熟，更使得数据的价值不断凸显。云存储服务因存储量大、计算空间大、存取方便、价格低廉等优点成为许多公司和个人的优先选择。然而，深受欢迎的云存储也存在着一些安全性与数据隐私问题，这些问题在机器学习和大数据分析等相关技术被深入研究与应用的当今时代变得尤为危险。
　　“可搜索加密”能够同时保证数据的安全性和实现密文数据下的查询服务，是解决云存储中数据安全性问题的一项重要技术。而在利用云存储的应用中除了需要提供数据查询服务与保证数据安全以外，往往还需要提供细粒度的访问控制便于用户实现针对性的数据共享。然而目前已有的具有细粒度访问控制的可搜索加密方法还存在着一些不足，本文在分析已有算法的基础上提出了一种新的基于属性基加密的可搜索加密协议，能够保证数据安全、实现密文数据下的关键字查询以及细粒度的访问控制。本文主要工作包括以下几点：
　　(1)针对目前已有的基于属性的可搜索加密方案无法同时支持与门、或门和阈值门的用户属性判断或因计算开销太大无法应用到实际应用的问题，本文首先在考虑单授权中心的情况下提出一种单授权中心下的基于属性基加密的可搜索加密协议。
　　(2)针对因用户在获取权限过程将自己的属性信息全部暴露给单个的授权中心造成的安全问题，和因实际应用场景中用户的属性由不同权限机构分配无法由单个授权中心统一授权的问题，本文考虑多授权中心的情况，提出了一种多授权中心下基于属性基加密的可搜索加密协议构造方法。
　　通过正确性分析、安全性推导以及复杂度分析，本文所提出的两种方案能保证查询结果正确，数据的明文信息及索引明文信息不会被泄露给多项式时间的恶意攻击者和“honest-but-curious”(诚实且好奇的)服务器，且在时间开销和空间开销上切实可行。另外，本文还通过实验分析了方案的时间开销的问题，发现索引构建和关键字查询的时间开销与关键字数量线性相关，而与文档数量没有明显关系，所以该方案能很好的适用于关键字数量少文档数量多的应用场景。