近年来，信息技术领域的数据服务外包模式得到了长足的发展。数据服务外包模式具有多种具体的表现形式，如数据库服务外包、委托计算和云计算等，为用户带来了稳定、高效和低成本的服务。数据服务外包的核心在于数据外包，数据的存储、查询和计算完全在服务提供商端的服务器上完成，从而引发了许多新兴安全问题，在数据服务外包的研究与应用中亟待解决。查询结果正确性验证旨在为客户提供高质量的数据服务，作为数据服务外包模型安全研究领域中的关键问题之一，近年来受到了学术界越来越广泛的关注与研究。　　本文针对结果正确性验证问题所面临的挑战，基于已有的相关研究工作，以提出合理的具有安全保障的结果正确性验证方案为目标，为多个查询问题提出了结果正确性验证方案。主要研究成果包括:　　(1)提出了向量内积的结果正确性验证方案。作为一种基础数学运算，向量内积在多个领域有着广泛而深入的研究和应用。对向量内积提出一个有效的结果正确性验证方案，可以用来对相关应用的结果进行正确性验证。在深入分析向量内积的代数性质的基础上，提出了基于聚集向量的验证方案，实现了数据服务外包模型中大规模的向量内积的结果正确性验证。进一步提出了具有检错功能的验证方案，能够检测出哪些结果不正确。将聚集向量验证方案应用到矩阵乘法运算。在性能方面，聚集向量验证方案有效降低了服务提供商的计算量和存储量，同时也降低了数据所有者和客户的计算量。对该方案进行了详尽的安全性分析，表明了验证方案的安全性。对验证方案进行了多方面的实验，结果表明该方案比现有方案在性能上有大的提高。　　(2)提出了向量内积Top-k查询的结果正确性验证方案。向量内积Top-k查询是一种常见的查询类型，要求返回查询向量与数据集中的向量的内积最大的前k个结果。在分析和比较现有向量内积Top-k查询的研究成果的基础上，分别提出了基于哈希的验证支配图(ADG-H)和基于数字签名的验证支配图(ADG-S)。ADG-H适用于单次向量内积Top-k查询的结果正确性验证。使用ADG-H对连续监控的结果进行正确性验证时，每次数据更新都会发起一次网络传输向客户发送相关数据，而ADG-S只在监控到符合条件的结果时，才向客户发送查询结果和相关数据，有效的减少了网络传输量。分别对两个验证方案进行了大量实验，结果表明了验证方案的高效性。　　(3)提出了追加型数据库查询的结果正确性验证方案。分析了追加型数据库的数据特点后，在Merkle Hash Tree的基础上，提出了新的验证树Min Max Hash Tree，实现了涨（跌）幅和波动幅度两种查询类型的结果正确性验证。进一步分析了验证方案的工作过程，根据追加型数据变化的特点提出了优化方案，数据所有者端最多只需保存int(logkfn+1)个节点，明显降低了数据所有者端验证树的存储空间，加快了服务提供商端的处理速度，提高了整个系统的运行效率。对Min Max Hash Tree和优化方案进行了大量的实验，结果表明了验证方案运行的高效性和优化方案的优化效果。　　(4)设计并实现了一个数据服务外包模式下的结果正确性验证原型系统。根据数据服务外包模型的特点，设计并实现了一个结果正确性验证原型系统，给出了系统分析和实现的框架，任何实现了规定接口的服务都可以在原型系统上运行，用户可以注册新的服务或申请使用已有的服务。将本文提出的结果正确性验证方案作为服务在该系统上实现，并对整体运行效果进行了展示。