随着云计算的蓬勃发展，数据外包已经成为一个流行的趋势。通过云外包，大量的软硬件资源可以按需求提供给用户，为用户节约成本，提高资源的使用效率。图是经常使用的一种数据结构，为了节约资源和节省开销，大量的图数据可以外包给云服务器来进行存储和管理。图数据通常包含一些敏感的信息，如果信息泄露，会暴露用户的隐私。由于云服务器不是完全可信的，为了防止服务器窃取信息，加密是一种重要方法。由于云计算的“支付使用”规则，如果对所有的图数据集进行本地下载，然后再进行解密和查询，是非常不经济的。因此，研究云环境下加密图上的查询问题，并且提供安全有效的查询方法是很有意义的。　　为了解决在加密图上执行邻接查询时能够得到具有排名顺序的查询结果的问题，针对有向带权图，提出了一种安全排序邻接查询方法PRNQ，基于图上的权值，通过排序函数来计算邻接点间的相关性分数，然后通过相关性分数来确定邻接点间的排名顺序。边上的权值只能表示两个顶点间的关系，通过计算相关性分数可以得到邻接点间的依赖程度，从而确定邻接点的排名顺序。为了能够在服务器上实现查询，需要构建一个索引。首先构建图顶点的邻接信息，包括邻接点值、边的方向和相关性分数，并且对邻接信息进行加密。然后构建图顶点的邻接标签，每个标签对应一个邻接信息，并且把邻接信息插入到索引中。索引创建结束后被存放在云服务器上。当进行查询的时候，查询用户把加密的查询符号发送给云服务器。云服务器接收到此查询请求后，通过索引和加密查询符号来执行查询，云服务器把排序邻接查询结果返回给查询用户。通过分析，该查询方法满足适应性语义安全。通过实验将PRNQ方法与现有的方法SENQ进行了对比，实验结果表明PRNQ方法的综合性能要优于SENQ。　　为了解决支持布尔表达式查询请求的邻接查询问题，针对无向图，提出了一种安全查询方法BNQ，在构建查询方法时，首先由数据拥有者对图顶点进行加密和处理，然后构建图顶点的标准正交集，接下来构建每个图顶点的邻接向量，最后基于邻接向量来创建索引，并且将索引存放在云服务器上。为了方便计算，经过处理，将布尔表达式查询请求转换为标准析取范式。借助于索引和析取范式，在云服务器上执行查询，并将布尔邻接查询结果返回给查询用户。通过安全性分析证明了所提出的方法满足适应性语义安全。通过实验将BNQ方法与现有的方法SENQ进行了比较，结果表明BNQ方法的综合性能要比SENQ方法更好。　　为了解决在加密图上执行最短路径查询时支持同义词作为查询请求的问题，针对无向图，提出了一种支持同义词搜索的最短路径查询方法SSPS。图上包含很多的属性，有些涉及到用户的隐私信息，因此需要进行保护。首先通过词干提取过程进行同义词转换，然后将不同的词两两连接构成一个新的符号，并且通过对称加密方法对此新符号进行加密，得到一个加密符号。然后通过这些加密符号来构建基于多路查询树的索引，并且把索引存放在云服务器上。加密符号被分成若干个子串，从多路查询树的根结点到叶子结点的分枝由一个加密符号的所有子串构成，每个分枝结点表示一个子串。叶子结点存放与加密符号相关的最短路径内容。当进行查询的时候，用户把经过转换和加密的查询请求发送给云服务器，云服务器把这个查询请求按照同样的标准分成等长的若干子串，从多路查询树的根开始执行查询，并且把查询的结果返回给查询用户。通过分析说明了查询方法满足适应性语义安全。通过对比实验对性能进行了分析，实验结果表明SSPS方法具有较好的综合性能。