随着云计算的飞速发展,企业以及个人更愿意将文档加密后存放在云平台,从而提高安全性并有效保护隐私。但如此一来将限制用户执行关键词检索的能力,并且会导致传统明文检索方法失效。因此,有效的密文检索成为迫切需要解决的难题,研究该技术具有重要意义。本文以云平台中加密数据的多关键词排序搜索为研究对象,针对其效率和安全性问题进行了研究。主要工作包括:为了满足加密文件的多关键词搜索需求,同时考虑到云存储下用户的隐私与数据安全,本文提出了一种面向加密数据的改进的多关键词并行排序搜索方法。首先,采用四叉索引树来构建索引,其优点在于更新文档时可以以较小的改动树结构为代价完成更新;然后结合了公钥加密的思想,在进行同态加密的过程中添加用户验证信息,以此来解决用户撤销后带来的隐私泄露问题;在进行相似度排序搜索时,通过文档归类使相似的文档相对集中存储,从而有效地规避不必要的支路查询,提高查询效率。为了加强隐私查询,本文提出了高级别的安全模型,在构建关键词哈希表的同时,添加部分随机的干扰关键词。改进后的方法能够很好地规避已知明文攻击。通过调整单篇文档与总文档集中干扰关键词的比例,能够在保证安全性的同时兼顾查询效率和精确性。最后为了进一步提高查询的精确性,我们使用了基于语义的贝叶斯分类,能够较好地解决一词多义以及同义词不能精确匹配的问题。最后从理论上分析了索引树的构建时间复杂度和查询时间复杂度,并对文档的插入和删除效率分不同情况进行了分析。在20news-18828数据集上对索引树的查询和更新效率实验表明所提出的方法的查询效率得到了较大提升。通过基于语义的贝叶斯分类实验表明,所提出的方法能够提高方案的查询精确性并降低误检率。