Blaze,Bleumer和Strauss给出了第一个基于Diffie-Hellman密钥交换的代理重加密(PRE)方案。代理重加密主要是对密文进行操作,可以将数据拥有者(delegatee)公钥加密的密文转换成数据接收者(delegator)公钥加密的密文。数据接受者利用自己的私钥解密出相关的明文数据,无需知道数据拥有者的私钥。在传统的代理重加密方案中,数据拥有者仅能控制自己的数据拥接收者。而基于自动路径的代理重加密方案不仅可以控制自己的数据接收者,还可以控制整个代理路径。现有的基于自动路径的PRE方案无法抵抗量子攻击,也无法实现细粒度控制加密的文件。此外,现有基于带错误的学习(Learning With Error-LWE)的代理重加密方案存在无法实现细粒度访问及效率低的问题。针对以上问题,本文分别基于自动代理路径和环上带错误的学习(Ring Learning With Error-RLWE)问题提出两种新的代理重加密方案。针对现有基于自动路径的代理重加密方案无法有效的抵抗量子攻击和无法细粒度控制重加密的文件的问题,结合自动代理路径,带错误的学习和条件匹配,构造了一种格上自动路径和基于身份的条件代理重加密方案。我们基于格上带错误的学习设计代理重加密方案,可以有效地抵抗量子攻击。在方案中,我们通过自动路径来控制所有的数据接收者。当高一级的数据接收者无法处理重加密的密文数据时,代理服务器自动地再次对该数据进行重加密,此时下一级数据接收者就可以处理该数据,避免了密文转换给不信任的数据接收者。同时,我们通过条件键来细粒度的控制重加密的信息,满足条件的信息才能进行重加密,不满足条件的信息无法进行重加密操作,防止无关信息的转换。最后,方案可以抵抗代理服务器和数据接收者之间的合谋。针对现有基于带错误的学习的代理重加密方案存在不能够细粒度控制数据接受者和加解密效率低的缺陷,利用线性秘密共享方案的重构特性、环上带错误的学习困难问题和属性加密机制,提出一种基于环上带错误的学习的密文策略属性代理重加密方案。在方案中,我们基于环上带错误的学习困难问题来构造公私钥,可以缩短密钥尺寸,减小密文空间,从而提高加解密效率。同时,方案利用线性秘密共享矩阵构造的访问结构来实现细粒度控制数据接收者,满足该访问结构的用户可以通过自己的私钥解密出明文信息,无关的用户则无法获得相关的明文信息。最后,方案还具有抗合谋性。最后,我们分别证明了两种方案的安全性,给出了方案的形式化证明。同时,我们把自己的方案与现有的代理重加密作了对比。分析结果表明,方案是安全且高效的。