云计算的不断发展催生了许多基于云的应用程序,云的大容量、灵活可用和计算服务化等特点可以降低本地提供服务的成本,同时提供高质量的服务。因此,越来越多的物联网应用程序将云作为平台,提供数据集成和查询服务,尤其是在提供事物监测应用时被频繁执行的范围查询,给人们的生产和生活带来巨大便利。实际上,对于加入物联网应用的智能设备,它们作为单独的数据源,将收集到的数据直接上传到云,云负责集成这些来自多个源的数据,并响应来自用户的查询请求。然而,云服务器可能会执行一些非法操作。云计算环境下,多源数据集成和查询面临许多安全挑战,包括数据隐私泄漏、数据完整性及查询结果可靠性得不到保证。为了解决这些问题,本文在两种云安全模型假设下提出了两个方案。首先,在诚实且好奇的云安全模型假设下,为了保护集成数据的隐私并实现多源数据的范围查询,本文提出了一个多源数据隐私保护的范围查询方案MSP2Q。具体地,我们利用前缀成员验证的思想为多源数据设计了一种加密索引的构造方法,允许每个数据源单独计算其加密索引,同时云利用这些加密的索引实现多源数据的范围查询,可以保护数据隐私和查询隐私,并且通过实验证明我们的方案具有较高的查询效率。其次,在恶意的云安全模型假设下,为了保证集成数据的完整性和查询结果的可靠性。在MSP2Q方案的基础上,本文进一步提出了MSVQ方案实现可验证的功能。具体地,我们基于秘密共享和加密索引提出了可聚合的签名计算方法以及可验证的协议。通过减少批量验证签名的操作可以有效减轻完整性验证的开销,并进一步在不解密数据的情况下完成数据的可靠性检查,实现多源数据的安全集成和查询。最后,通过安全分析和在真实数据集上的实验,证明了我们两个方案的安全性和有效性。