当前,全球正处于新型冠状病毒肺炎疫情大流行中,许多国家和地区的病人急剧增加,给当地的医疗系统增加了巨大的压力。随着5G网络和物联网技术的快速发展,远程医疗技术得以进步,可减轻医疗机构的接待压力和病患在就医途中的感染风险,提高就诊效率,给医患双方提供巨大便利。然而远程医疗中终端设备会产生海量数据,如何在保证其安全性的情况下存储和搜索这些医疗数据,是如今远程医疗中面临的一个重要问题。面对海量数据,现在较好的方式便是将数据存储在云服务器。为了保证数据在传输和存储中的安全性,发展出一种可搜索加密技术。然而,现有的可搜索加密方案很少关注边缘计算环境,并且随着数据的增多,大多数方案仍然对资源有限的终端用户施加高计算量。此外,云服务器为了节省计算资源可能是自私的,因此可能只返回一个结果片段来回复搜索查询,缺乏通用有效的验证机制。针对以上问题,本文的研究重点如下:1.提出了一种基于边缘计算的轻量级细粒度可搜索加密方案,可以同时实现细粒度的访问控制和关键字搜索。在用户层和云服务层中间增添边缘服务层,为用户层提供计算服务,终端用户可以将部分计算从本地转移到选定的边缘节点。具体为辅助终端设备进行加密和生成陷门的计算,将双线性映射等复杂的计算放置在边缘设备中,在保证数据安全性的条件下加快了计算速度。最后对方案进行了安全性分析和模拟仿真实验,验证了方案的安全性和有效性。2.以远程医疗场景为例,提出了一种云边计算中基于区块链的可搜索健康数据共享框架。提出了一种基于区块链的索引验证和文件完整性验证方法,健康数据的索引是通过复杂的逻辑表达式构建并存储在区块链中,以便数据用户可以利用表达式来验证索引;数据密文的哈希值存储在区块链上,数据用户可以通过区块链验证文件完整性,区块链技术的使用保证了文件和索引的完整性、防篡改、可追溯性,从而降低云服务器的中心集权能力。此外,针对边缘设备的存储能力,设计了基于“快速缓存思想”的边缘缓存算法。相关的安全分析和实验结果表明,我们的方案是安全的并具有较高的检索效率。