私有信息检索(Private Information Retrieval，PIR)允许用户检索n-比特串d=d1d2…dn的第i个比特di,而不泄漏i的任何信息。在私有信息检索中加入对服务器的数据隐私的保护,私有信息检索被引申为对称的私有信息检索。私有信息检索有多种划分,按隐私要求分为：信息论安全的私有信息检索协议、计算安全的私有信息检索协议和对称的私有信息检索协议；按参与方是否诚实又可分为：半诚实模型的私有信息检索和恶意模型的私有信息检索。私有信息检索是一种十分重要的密码学工具,被广泛运用于安全相关的应用,例如数据库安全查询、匿名认证和概率可验证明等。在半诚实模型下,本文对计算安全的私有信息检索和对称的私有信息检索的问题进行了研究,本文的主要工作如下：首先,基于全同态加密的SPIR协议。目前最优的计算安全的SPIR协议的通信复杂度为O(log2n),本文提出了一个基于全同态加密的SPIR协议,将通信复杂度由O(log2n)降为O(logn),用户和服务器的隐私基于全同态密码系统的安全性,即抗密文选择攻击安全的。另外,本文的SPIR协议可直接应用于n取1的非交互式茫然传输协议,并且发送端的通信复杂度为O(1)。其次,支持授权的私有信息检索。访问控制是私有信息检索中一个新的研究问题,已有的支持授权的私有信息检索协议在更新授权时需要进行多次模幂运算,计算复杂度高；本文设计了一个支持授权的私有信息检索协议,该协议引入了预计算的思想,与传统的PIR协议相比,使得Client进行PIR查询时Server无需额外的计算开销,更新Client的访问权限时也无需模幂运算,因此降低了计算复杂度；支持授权的PIR协议,使得只有获得相应授权的Client才能从检索结果中恢复出正确的信息。