大数据时代的来临,导致我们需要处理和分析的数据越来越多,用户和企业很难在本地对这些数据进行有效的管理和分析。伴随着云计算技术的日渐成熟,越来越多的用户和企业选择将数据上传到云服务器中来减小本地服务器的压力。云服务器可以为用户提供巨大的存储空间和高效的处理器,而用户只需要支付很少的费用就可以享受到这些服务。为了保证用户的隐私安全,常用的处理方法是将数据加密后再上传到服务器中,但是通过传统的加密技术得到的密文失去了明文的特性,用户无法在加密的数据上进行查询等操作。为了解决这一难题,可搜索加密技术（SSE）被提出。可搜索加密技术及结构化加密技术（STE）一直是当前的研究热点之一。然而可搜索加密方案中的泄漏问题一直困扰着学者们,因为这些泄漏的存在,攻击者可以很容易的攻破加密方案来获得用户的隐私信息。针对这些问题,本文做了如下工作:（1）提出了一种社交网络中保护用户隐私的动态图加密方案。我们设计了一种新的动态图结构加密方案,该方案可以实现节点或边更新操作。在更新节点的过程中,我们的方法可以向服务器隐藏新节点的图结构信息。而且,我们的方案可以有效地实现关键字查询（包括单关键字和多关键字搜索）和邻居查询,同时每次查询过程中,查询算法向查询结果中引入随机的错误以向服务器隐藏用户的访问模式,减少信息泄漏。我们的方案可有效的抵抗查询恢复攻击（例如IKK攻击,Count攻击等）,尤其是针对动态可搜索加密方案最强大的攻击——文件注入攻击。最后我们对该方案进行了安全性分析和效率分析。（2）提出了一种物联网中泄漏抑制的范围查询方案。我们将数值之间的比较转化为两个字符串集合交集的问题,该方案不会泄漏属性值的大小以及属性值之间的大小关系。同时,属性值与陷门之间的关系也被隐藏,数据比较完成后,服务器仅知道属性值是否满足范围查询要求,而不会获得其他任何信息。其次,我们提出了一个随机的查询陷门生成算法。在陷门的生成过程中,我们引入一个随机数,这使得对于同一查询,使用该算法多次生成的陷门不同。这可以向服务器隐藏用户的搜索模式,从而服务器无法欺骗用户,也无法获得额外的有用信息。我们定义了本方案的泄漏水平,并在该泄漏前提下证明了方案的安全性,最后我们分析了方案的效率。