在云计算等外包环境中,为了保证私有信息的安全性,在用户使用云服务器端的计算存储服务时,需要将自己的私有信息进行加密处理。但是加密的数据会影响查询分析算法的有效执行,因此加密数据查询已成为当前的重要研究问题,而安全k近邻查询是其中的重点。然而,现有的云计算中加密数据k近邻查询方案要求查询者完全可信,将用户解密密钥和每个查询者共享。这会对用户数据的隐私安全性造成巨大的威胁。本文针对云服务器与不可信查询者的共谋行为,结合已有方案,提出了云计算中抗共谋攻击的安全k近邻查询方案。本文的主要研究成果如下:(1)本文深入分析安全点积协议,针对已有方案在效率上的缺陷,提出了不需要使用公钥加密算法和第三方参与者的安全点积协议。不仅在安全性上与已有方案相当,而与不使用加密方案的点积计算相比,本文提出的新方案仅仅引入了少量的计算开销,可以说达到了最优的执行效率。这也使得本文提出的方案更加适用于海量数据的分布式计算。(2)基于本文提出的快速的安全点积协议,本文提出了有限密钥信息泄露的云计算中安全k近邻查询方案,已有方案中查询点的加密工作需要数据拥有者与查询者进行多次交互完成,使得数据拥有者保持在线状态处理查询请求,这样造成了资源开销的浪费以及系统处理能力受限的问题。我们的方案应用本文提出的快速的安全点积协议完成查询点的加密工作,仅会泄露部分密钥信息,有效的保护了数据拥有者的隐私,同时使得数据拥有者处于离线状态下,查询过程依然可以进行。理论分析之后,通过仿真模拟实验验证了方案的正确性与执行效率。(3)本文提出了一个抵抗不可信查询者与云服务器合谋攻击的安全k近邻查询方案。针对已有的抗合谋攻击的安全k近邻查询方案的研究,首先证明已有方案在云服务器与不可信查询者的合谋攻击下并不能达到他们宣称的安全性,并提出攻击方案,可以有效的恢复加密数据集。最后提出了改进方案,可以达到抵抗云服务器与不可信查询者的合谋攻击的目的。