在数据呈井喷式增长的时代,云计算技术成为研究热点之一。云存储平台凭借其近乎无尽的存储空间和计算能力,为用户提供更为便捷的数据访问。云计算可以提供智慧城市、智慧医疗、智能交通以及科学研究等多种应用场景下的大数据平台,为方便数据的管理和使用,更多的数据所有者会将本地数据上传至云服务器中。但是这些数据集中通常包含一些敏感信息,如健康记录,身份证号以及家庭住址等。如果这些数据被发布或者共享给云中部分不受信任的第三方,则会导致隐私信息的泄露。为了实现数据的隐私保护,在数据外包到云服务器之前对其进行加密,是目前使用最为广泛的一种方法。但是数据加密的同时也带来了数据使用难度的增加,一些基于明文的技术诸如根据关键字的top-k检索将无法直接应用于该场景,所以对基于密文的检索技术进行深入研究具有重要的意义。本文主要对基于密文的多关键字可排序搜索技术进行研究,通过对现有方案进行改进与优化,提出一种高搜索率、低存储率的密文检索方案。针对数据检索的隐私问题,本文提出一种基于分治法思想构建索引和关键字查询方法,为数据集构建具有B+树结构的索引树组。在检索的过程中对查询向量进行相同分组,每组查询向量在相应的索引树组上进行检索,最后对结果进行排序并返回给查询用户相关度最高的top-k个文档。在真实数据集上大量实验表明,本文提出的方法不仅具有安全的隐私保护效果,而且可以显著的提高检索性能和降低索引存储空间。同时本文对该检索方案进行扩展,加入智能纠错和语义分析功能,进一步提升用户的检索体验。最后基于本文提出的检索方案设计一个多关键字可排序密文检索系统,实现从数据导入处理到检索关键字加密,再到密文检索并返回检索结果的完整过程,完成从理论研究到实际应用的转化。