在云计算技术日益发展的今天,医疗系统中的数据也日益电子化,依托于云环境高效的存储与计算环境,给数据使用者带来了很大的便利,但是与此同时安全隐患也日益增大,尤其是对于医疗数据这一类非常隐私的数据更是如此。对电子医疗数据安全性的提高目前已经有了很多研究,比如使用快捷安全的加密算法或是设计安全的访问控制系统,但是要考虑到系统的安全性、处理速度的快捷以及系统未来的扩展则很难。本文主要从访问控制策略的角度出发,针对电子医疗系统中可能出现的隐私泄露问题加以保障,访问控制技术目前广泛应用于各类系统中,访问控制主要的功能在于校验用户的权限来限制其访问行为,通过对访问控制系统的设计,可以有效避免电子医疗隐私数据被非法入侵泄露,本文设计了两种电子医疗环境下的访问控制策略,主要内容如下:（1）在目的访问控制（PBAC）的基础上,结合了基于策略（KP-ABE）的属性加密技术,设计了一种同时考虑访问目的与用户属性的访问控制方案（PAKBAC）,方案中访问者需要提交自身访问目的与自身属性,而数据拥有者在系统一开始设定数据的允许访问目的以及禁止访问目的,与PBAC不同,该方案中每一个目的都含有对该目的的属性策略,即满足了目的匹配之后,仍旧需要满足该目的对应的属性策略,访问者才能正确解密访问数据,同时对该方案的正确性加以验证,通过不可区分游戏验证了该方案具备被动安全性,方案的最后对该方案进行了仿真实现,并且与基于密文（CP-ABE）的属性加密方案、KP-ABE以及对比方案PACBAC进行了性能对比,验证了方案PAKBAC的平均运行时间随有效访问策略数量的增加而递增,相比于原有的属性加密方案和基于目的的访问控制,该方案具备更好的安全性能,能很好地应用于电子医疗系统中。（2）在基于属性的访问控制（ABAC）基础上加以扩展,增加了信任评估机制。除了考虑ABAC中的主体、客体、上下文、动作属性之外,还增加了信任属性的限制。方案中对信任评估模块进行了详细的设计,先介绍了传统几种计算信任值的方式,然后给出了本文计算直接信任值、通过反射神经网络计算推荐信任值以及通过蚁群优化算法做出客体云节点的最优化选择方案。然后给出了结合信任评估模块的扩展属性访问控制方案的形式化定义与细粒度属性访问控制的过程,最后方案针对推荐信任值在不同学习率下的不同收敛过程以及两个云节点之间多次访问交互信任值变化过程进行了仿真实现,方案具备在分布式环境下较好的适应性。