如今,云计算技术发展非常迅速,用户可以将私有数据从本地传输到云服务器。用户上传至服务器的文件或数据,在云端经过一系列处理,转变成密文形式的数据进行安全存储。然而,在数据被加密之后,用户将不可避免地遇到搜索密文数据的困难。因此,在云存储环境下,研究并设计出针对加密后的密文数据的检索算法很有必要。针对云环境中密文数据的安全、高效搜索问题,本文首先提出了可高效检索的哈希索引结构,并设计了关键词语义关系库的构建方法,然后进一步提出了可有效保护用户隐私数据的加密算法,最后详细描述并具体实现了一个可确保搜索安全性的云存储系统。本文的主要研究工作如下:(1)提出了可高效并行检索的哈希索引结构。针对云存储环境数据存储的特点,基于现有倒排索引结构,采用Hadoop与Lucene相结合技术,对索引文件执行多键映射并构建索引表和记录表。经过实验验证了较强的检索效能。(2)提出了关键词语义关系库的构建方法。对于用户提供的各种关键词,采用关联规则挖掘Apriori算法扩展关键词得到关键词集,并对检索到的包含扩展集合中的多个关键词的文挡,执行扩展查询的综合相关计算以建立语义关系库。实验结果表明,检索效率通常与关键词数量呈正相关。(3)提出了具体的隐私密文数据搜索算法。针对一般公钥密码体制在加密搜索方面效率不高的问题,本文对基于属性的双策略ABE加密算法进行相关优化,并适当改进密钥机构,给出具体的密文检索算法,实验结果验证了该算法实现了良好的安全性。