随着互联网的普及和云计算的兴起,用户将大量数据保存到云端已成为一种趋势,但随之而来的用户数据安全问题又限制了互联网和云计算的发展。数据加密存储成为解决问题的主要手段,而海量数据加密需求和云计算提供给密码分析者的巨大计算能力分别对传统加密方式的效率和安全性提出了新的挑战。因此,需要设计效率高、安全性好的加密算法以适应当前海量数据的加密需求。研究了常用加密算法的实现机制,指出了目前常用加密算法在加密海量数据时的缺陷。利用实验平台搭建了Hadoop集群以提供测试环境。设计了双混沌密文反馈序列加密算法(CFBA-DCS),这种算法借鉴分组密码中密文反馈的思想,将从双Logistic迭代中提取的伪随机序列作为加密序列。使用Java语言编程实现CFBA-DCS,通过与RSA和DES算法比较,验证了CFBA-DCS具有较好的加密效率;将CFBA-DCS和Hadoop的MapReduce分布式数据处理模型相结合设计了CFBA-DCS的并行化版本,利用Hadoop实验平台验证了算法在并行加密时的加速性能。通过对CFBA-DCS进行分析,发现CFBA-DCS具有能抵抗穷举攻击的密钥空间、能抵抗统计分析攻击的密文统计特性和满足NIST随机性检验标准的加密序列,从而验证了CFBA-DCS的安全性。设计了改进的混沌序列加密算法,这种算法将时空混沌序列发生器生成的伪随机序列作为加密序列,减少了计算机有限精度效应对原算法安全性造成的影响。对改进后算法的效率和安全性进行了仿真研究,发现时空混沌序列发生器能减少有限精度效应对算法安全性造成的影响,同时不影响算法的效率。分析和仿真验证表明,本文设计的混沌序列加密算法是一种效率高、安全性好的加密算法,适合用来加密海量数据。